加权负关联规则挖掘

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。

在数据挖掘中，负关联规则挖掘算法主要探索形如A→┐B、┐A→B、┐A→┐B的蕴含关系，其中项集A的存在抑制了项集B的出现。这种挖掘方法突出了负相关的数据模式分析。

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

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%]

10.2“近似”负关联规则算法定理1设，则有① ② ③ ④其中：为支持度函数。定理1描述的是三种不同形式的负关联规则支持度的计算方法。

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！

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%

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。