关联规则的详细解析
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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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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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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。
关联规则的定义与度量关联规则通过项集之间的相关性来揭示潜在的规律，形式通常为“如果...那么...”。其中规则的支持度表示规则项集在所有交易中的频率，而置信度表示在包含X的交易中也包含Y的概率。为提升关联规则的有效性，通常设定最小支持度和最小置信度作为筛选阈值，仅保留强度高且具有业务价值的规则。数据挖掘者关注这些强规则，以发现有实际意义的关联关系。
支持度计算与交易数据库结构每一项集与交易的支持度均通过交易数据库中的TID进行关联计算。交易数据库的结构决定了支持度的计算效率，利用链表存储和遍历加速项集支持度统计，从而有效避免了Apriori算法的多次扫描问题，为大规模数据处理提供了高效的解决方案。
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牛奶 → 面包 [20%, 60%]
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