【数据挖掘】关联规则之Galois Closure Based Approach（基于Galois闭包的方法）
Galois Closure Based Approach（基于Galois闭包的方法）
Closed Frequent Itemset(闭频繁项集)：当项集X是频繁项集，所有X的扩展集Y的支持度和X的支持度不相同，则X是闭频繁项集。例如，minsupport=2/5, support(BC)=2/5, support(ABCD)=2/5, support(ABCDE)=1/5，那么BC不是闭频繁集，ABCD是闭频繁集。
最终闭频繁集如下：
那么这个方法的步骤就是：
1.提取所有闭频繁集并生成它们的支持度
2.生成所有关联规则
这些不同方法的关键点就在于提取不同的itemset，需要基于不同的数据特征，选用最优的方法。
- 稀松、弱相关的数据
基于Galois cloure 方法的计算效率低，因为会增加计算的次数
- 密集、相关的数据
基于Galois cloure方法更好，因为大大减少了candidates的数量
数据：
链接: https://pan.baidu.com/s/1Mi9k6C8ZPt5rdvdg3VKo1Q 提取码: kh85
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