關聯規則挖掘是從交易資料庫、關聯式資料庫以及其他的資料集中發現項或物件的頻繁模式（frequent patterns）、關聯（ associations）的過程。
支援度（support）
支援度指交易包含項集x的概率（百分數）
support(x) = count(x) / |d| * 100%
其中d的模表示交易的個數
若support(x) >=最小支援度閾值minsup，則x稱為頻繁項集 (frequent itemset)，也可以說x是頻繁的.
置信度（confidence）
給定兩個項集x 和y，關聯規則是形如x→y 的蘊含式
-規則x→y的支援度(support)
support(x→y）=support(x∪y)
規則x→y的置信度(confidence)
confidence(x→y)=support(x→y) / support(x) *100%
給定如下閾值
- minimum support : minsup
- minimum confidence :minconf
發現所有形如x → y 的關聯規則，滿足
- support(x → y)≥ minsup
- confidence(x → y)≥ minconf
- 若上述兩點同時滿足，則稱該規則在資料庫中成立
資料探勘 挖掘頻繁模式 關聯和相關 1
學習是一件很苦的事情，但是有時卻是一件很神奇的事情，神奇到原本很抽象枯燥的知識點你卻可以取其精華的理解，這時效率最高 此時務必將心得寫下 以下讀書筆記來自我在閱讀 資料探勘 概念與技術 的一點感受 所謂挖掘頻繁模式，關聯和相關，即指在出現的資料集中找到乙個經常出現的序列模式或者是乙個經常出現的資料結...
關聯規則 頻繁模式挖掘
基本概念 二院表示 每一行對應乙個事務，每一列對應乙個項，項用二元變數表示 項集 包括0個或多個項的集合，包含k個稱為k 項集 事物的寬度 事務中項的個數 頻繁項集 滿足最小支援度閾值的所有項集 強規則 頻繁項集中提取出的高置信度的規則 關聯規則三個指標 support 支援度 表示a和b的事務所佔...
資料探勘系列之三 頻繁模式 關聯和相關
項集的出現頻率 包含項集的事務數。也稱作頻率 支援度計數 計數。記作support count。某項集i的支援度 包含i的事務數 總事務數 置信度 用於產生強關聯規則，參見第2節。對於i的某個子集i support count i support count i 即為置信度的定義。只要得到a，b和a...