支持度

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

在数据挖掘领域，支持度递减是一个重要的概念。它指的是随着数据集中项目集的大小增加，支持度递减的规则开始显现。这一现象揭示了在大数据背景下关联规则的变化模式。

通过扫描数据库D，统计每个候选项出现的次数，得到项集支持度计数C1如下： | 项集 | 支持度 ||---|---|| {I1} | 6 || {I2} | 7 || {I3} | 6 || {I4} | 2 || {I5} | 2 |

设定最小支持度阈值为2。以下为各交易号及其项集合： T100: I1, I2, I5 T200: I2, I4 T300: I2, I3 T400: I1, I2, I4 T500: I1, I3 T600: I2, I3 T700: I1, I3 T800: I1, I2, I3, I5 T900: I1, I2, I3 通过这些数据，可以在挖掘分析中找出频繁项集并计算各项集的支持度，进而有效支持关联规则生成。

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简便实用方法，广泛应用于各个领域。提出了一种基于部分支持度树的关联规则增量更新算法，专为数据库新增数据时最小支持度不变的情况设计。该算法充分利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树，显著提升了性能。新算法仅需一次数据库部分扫描即可完成更新，进一步提高了效率。实验结果验证了该算法在关联规则更新问题上的有效性和挖掘效率的提升。

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

已知系统的开环传递函数为num=1，den=[1,0.4,1]，通过MATLAB求解系统的相角裕度和增益裕度。执行命令[bode(num,den)]得到频率响应曲线[mag,phase,w]，然后使用[margin(mag,phase,w)]命令获取系统的相角裕度和增益裕度[gm,pm,wcg,wcp]。

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在通道设计中，管壁粗糙度会影响流体的流动特性。为了考虑粗糙度对压降计算的影响，需要对压降公式进行修正。修正方法是引入粗糙度系数，将实际管道中带粗糙度的压降换算成等效光滑管道中的压降。