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关联规则是数据挖掘中一项重要技术，用于发现数据项集之间的关联性。在吉林大学数据挖掘课程中，关联规则被定义为形如 X ⇒ Y 的蕴含式，其中 X 和 Y 是数据项集，且 X 与 Y 不相交。 支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个关键指标： 支持度: 指包含 X 和 Y 的事务在所有事务中所占的比例，用于衡量规则的普遍性。 置信度: 指包含 X 的事务中，也包含 Y 的事务所占的比例，用于衡量规则的可靠性。 简而言之，高支持度的规则表明该关联关系在数据集中频繁出现，而高置信度的规则表明该关联关系具有较高的预测能力。

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