【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )
文章目录
- 一、 频繁项集
- 二、 非频繁项集
- 三、 强关联规则
- 四、 弱关联规则
- 五、 发现关联规则
参考博客 :
- 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )
- 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 )
- 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 )
一、 频繁项集
项集 X\rm XX 的 支持度 support(X)\rm support(X)support(X) , 大于等于 指定的 最小支持度阈值 minsup\rm minsupminsup ,
则称该 项集 X\rm XX 为 频繁项集 ,
又称为 频繁项目集 ;
二、 非频繁项集
项集 X\rm XX 的 支持度 support(X)\rm support(X)support(X) , 小于 指定的 最小支持度阈值 minsup\rm minsupminsup ,
则称该 项集 X\rm XX 为 非频繁项集 ,
又称为 非频繁项目集 ;
三、 强关联规则
项集 X\rm XX 是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 X\rm XX 的 支持度 support(X)\rm support(X)support(X) , 大于等于 指定的 最小支持度阈值 minsup\rm minsupminsup ) ,
置信度 confidence(X⇒Y)\rm confidence (X \Rightarrow Y)confidence(X⇒Y) 大于等于 置信度最小阈值 minconf\rm minconfminconf ,
称该 关联规则 X⇒YX \Rightarrow YX⇒Y 是 强关联规则 ;
四、 弱关联规则
项集 X\rm XX 是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 X\rm XX 的 支持度 support(X)\rm support(X)support(X) , 小于等于 指定的 最小支持度阈值 minsup\rm minsupminsup ) ,
置信度 confidence(X⇒Y)\rm confidence (X \Rightarrow Y)confidence(X⇒Y) 小于 置信度最小阈值 minconf\rm minconfminconf ,
称该 关联规则 X⇒YX \Rightarrow YX⇒Y 是 弱关联规则 ;
五、 发现关联规则
发现关联规则 :
从 数据集 D\rm DD 中 , 发现 支持度 support\rm supportsupport , 置信度 confidence\rm confidenceconfidence , 大于等于给定 最小阈值 的 强关联规则 ;
目的是 发现 强关联规则 ;
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