关联分析(Apriori算法) 面包 牛奶 尿布 啤酒 ...
关联分析时，需要处理两个关键问题
1 大量数据集中发现模式，计算代价高
2 某些模式可能是虚假的，因为他们是偶然发生的
关联分析例题：从这个商品记录得出顾客喜欢同时购买那几样东西
| TID | 面包 | 牛奶 | 尿布 | 啤酒 | 鸡蛋 | 可乐 |
| 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 3 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 6 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
·概念：· 每个事务包含的项集都是
的子集。
· 一个项集包含 k 个项，则称为 k-项集
·相关名词 ： 项集(itemset) 、支持度系数、最小支持度计数、支持度、最小支持度阀值、* 置信度、频繁集 & 非频发集
·支持度计数函数
·支持度 表示为
·置信度 由的置信度，相当于是 在
的条件下
发生的概率，类似
，故置信度表示为
·Apriori 算法
Apriori 算法 基于先验原理——如果一个项集是频繁的，则它的所有自己一定也是频繁的、
数据：所有项集合事物集合
1 k=1
2 repeat
3 在现有的事务集中
4 找出所有 k-项集
5 计算所有 k-项集的支持度计数
6 根据最小支持度计数删除不符合事务
7
8 until 无法删选出事务集合
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