要通过Apriori算法发现多级关联规则，可以按照以下步骤进行：
数据预处理：首先需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等操作，确保数据的准确性和完整性。
确定频繁项集：使用Apriori算法确定频繁项集，即频繁出现的项的集合。该算法会通过扫描数据集多次来找到频繁项集，具体步骤包括：生成候选项集、计算项集的支持度、剪枝操作等。
生成关联规则：基于频繁项集，可以通过计算置信度来生成关联规则。可以通过设置最小支持度和最小置信度来筛选出高质量的关联规则。
发现多级关联规则：在生成关联规则的基础上，可以进一步探索多级关联规则。可以通过多次应用关联规则挖掘算法，例如递归地应用Apriori算法或FP-growth算法，来发现多级关联规则。
分析和评估规则：最后需要对生成的多级关联规则进行分析和评估，可以通过统计指标如支持度、置信度和提升度等来评估规则的有效性和关联程度。
通过以上步骤，就可以使用Apriori算法发现多级关联规则，并从中挖掘出有用的关联规则，为数据分析和决策提供支持。