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
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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