要改進Apriori算法的結果，可以結合其他數據挖掘算法來進行優化。以下是一些可能的方法：
使用FP-Growth算法：FP-Growth算法是另一種常用的頻繁模式挖掘算法，相比于Apriori算法，它具有更高的效率和更好的性能。可以先使用FP-Growth算法找出頻繁模式，然后再進行關聯規則挖掘。
使用關聯規則挖掘算法：除了Apriori算法和FP-Growth算法，還有其他一些關聯規則挖掘算法，如Eclat算法、CARMA算法等。可以嘗試結合這些算法來進行關聯規則挖掘，以獲得更準確和更有價值的結果。
數據預處理：在使用Apriori算法之前，可以對數據進行一些預處理工作，如數據清洗、數據轉換、數據規范化等，以提高挖掘的效果和結果的質量。
參數調優：在使用Apriori算法時，可以調整算法的參數，如最小支持度、最小置信度等，以獲得更好的挖掘結果。可以通過實驗和交叉驗證等方法來確定最佳的參數值。
綜合利用以上方法，可以有效地改進Apriori算法的結果，提高關聯規則挖掘的效果和質量。
