关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。
关联规则挖掘路线图-数据挖掘概念、技术--关联1
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本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。
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数据挖掘中的关联规则挖掘技术
数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，涉及多种技术和方法。讨论了关联规则挖掘，即从大型数据库中寻找项之间的有趣关联或频繁模式。关联规则通常表述为“如果事件A发生，那么事件B也可能发生”。挖掘包括从交易数据库中挖掘一维布尔形关联规则和多层次关联规则。在食品零售场景中，例如，“牛奶→面包”和“酸奶→黄面包”等多层次关联规则揭示了项目之间的关联。多层关联规则的挖掘通过自上而下的深度优先方法进行，控制规则的数量可以通过支持度递减策略来实现。此外，文档讨论了数据挖掘查询的逐步精化策略，以在速度和精度之间找到平衡。空间关联规则挖掘中的两步算法也有所涉及，首先进行粗略的空间计算，然后用细致的算法进行精化。关联规则挖掘为企业决策和市场分析提供有价值的洞察。
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挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如：
牛奶 → 面包 [20%, 60%]
酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]
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关联规则数据挖掘算法
Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。
Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。
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关联规则挖掘示例解析
以关联规则 A C 为例，深入解读其支持度和置信度：
支持度 (Support): 衡量规则 A C 在所有交易中出现的频率。
计算公式：support(A C) = support({A, C}) = 50%
解读：意味着在所有交易中，同时包含 A 和 C 的交易占 50%。
置信度 (Confidence): 衡量在包含 A 的交易中，也包含 C 的交易的比例。
计算公式：confidence(A C) = support({A, C}) / support({A}) = 66.6%
解读：意味着在所有包含 A 的交易中，有 66.6% 的交易也包含 C。
Apriori 算法原理：
Apriori 算法基于一个关键思想：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
示例应用：
最小支持度： 50%
最小置信度： 50%
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