简单易懂的人工智能系列：关联规则

关联规则：Association Rule

关联规则是反应失误与实物间相互的依存关系和关联性。如果两个或多个事物间存在一定的关联关系，则其中一个事物能够通过其他食物预测到。最常见的场景就是购物篮分析（Market Basket）。通过分析顾客购物篮中的不同商品之间关系，来分析顾客的购买习惯。经典案例就是啤酒和尿布。

先看一个栗子，有某超市的购物篮信息，以此分析顾客的购物习惯，制定货物摆放或者捆绑销售策略。（Apriori）

第一步，首先确定最小支持度：50%，最小置信度：50%

第二步，确定1- 频繁项集

该1- 项集中 { D } 不满足最小支持度要求，所以1- 频繁项集为：

第三步，确定2- 频繁项集（2-项集由1-频繁项集组合而得）

同样我们剔除掉不满足支持度的记录，得到2- 频繁项集：

第三步，确定3- 频繁项集（3-项集由2-频繁项集组合而得）

其中 {A,B,C,E} 不是3项集，同时淘汰小于支持度的记录，得到的3- 频繁项集为：

第四步，确定关联规则，即为最终频繁项集的非空子集之间关联

比如，买了非空子集{ C, E} 的买非空子集 { B} 的支持度为 50%（原始数据中有两条记录）。

最终关联规则也就是：

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