关联规则的详细解析
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关联规则挖掘步骤解析
关联规则挖掘分为两个步骤：第一步，找出所有频繁项集，这些项集的频繁性至少和预定义的最小支持计数一致。第二步，由频繁项集生成强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。
数据挖掘
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2024-07-12
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。
A
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2024-05-23
Weka关联规则功能解析
Weka关联规则功能解析
在Weka中，关联规则以“L->R”的形式表达，其中L和R分别代表规则的前件和后件。
支持度(support)： 指在一个购物篮中同时观察到L和R的概率，用P(L,R)表示。
置信度(conviction)： 指购物栏中出现了L时也出会现R的条件概率，用P(R|L)表示。
关联规则的目标是生成支持度和置信度都较高的规则。除了置信度，还可以使用以下指标来衡量规则的关联程度：
Lift： P(L,R)/(P(L)P(R))
Leverage： P(L,R)-P(L)P(R)
Conviction： P(L)P(!R)/P(L,!R)
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改进关联规则发现的算法AprTidList方法解析
关联规则发现算法是数据挖掘中的核心技术之一，广泛用于从大型数据库中挖掘有价值的信息。Apriori算法作为其中经典算法，能够在频繁项集的性质上优化搜索，但在处理大数据时因频繁扫描数据库而效率下降。为解决这一问题，提出了AprTidList算法。
AprTidList算法原理AprTidList改进了Apriori算法的不足，使用链表结构来记录满足最小支持度的频繁项集。它在完成一次数据库全面扫描后，将所有符合条件的1-项集存入链表中。此链表记录项集出现的交易标识符（TID），在后续计算中通过遍历链表生成候选项集，从而减少了不必要的迭代和数据库扫描操作，显著提高了算法效率，尤其适合大型交易数据库。
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