頻繁項集------->產生強關聯規則的過程
1.由apriori演算法（當然別的也可以）產生頻繁項集
2.根據選定的頻繁項集，找到它所有的非空子集
3.強關聯規則需要滿足最小支援度和最小置性度 （假設關聯規則是：a=>b ， support（a=>b）= confidence（a=>b）=p(b|a)= 。這裡求概率都可以替換為求支援度計數（就是統計在源資料表中各個出現的次數，例如:p(aub) 就找a和b在源資料表中同時發生了多少次)
4.找到所有可能性的關聯規則。例如：頻繁項集為： -------->非空子集則為：,,,,,---------->可能的關聯規則為：=>3 , =>2 , =>2 , 1=>,2=>,3=>
5.最後計算所有可能的關聯規則的置信度，找到符合最小置信度（會給出）的規則，它們則為強關聯規則。
關聯規則（頻繁項集） Apriori
1.該問題最初是對 購物籃 提出來的，著名例子是 尿布與啤酒 2.相關概念 關聯規則的支援度 support a,b 包含a和b的事務數 事務總數 關聯規則的置信度 confidence a,b 包含a和b的事務數 包含a事務數 頻繁項集 項集的頻率大於等於最小支援度。強相關規則 同時滿足最小支援度...
頻繁項集與關聯規則挖掘 1
我計畫整理資料探勘的基本概念和演算法，包括關聯規則挖掘 分類 聚類的常用演算法，敬請期待。今天講的是關聯規則挖掘的最基本的知識。關聯規則挖掘在電商 零售 大氣物理 生物醫學已經有了廣泛的應用，本篇文章將介紹一些基本知識和aprori演算法。啤酒與尿布的故事已經成為了關聯規則挖掘的經典案例，還有人專門...
頻繁項集的產生及經典演算法
前言 關聯規則是資料探勘中最活躍的研究方法之一，是指搜尋業務系統中的所有細節或事務，找出所有能把一 組事件或資料項與另一組事件或資料項聯絡起來的規則，以獲 得存在於資料庫中的不為人知的或不能確定的資訊，它側重於確 定資料中不同領域之間的聯絡，也是在無指導學習系統中挖掘本地模式的最普通形式。一般來說，...