关联分析--概述（项集、关联规则、支持度、置信度、提升度）
关联分析 概述 关联分析是数据挖掘的核心技术之一，其关联规则模型及数据挖掘算法是由 IBM 公司Almaden研究中心的R.Agrawal在1993年首先提出的，目的是从大量数据中发现项集之间的有趣关联或相互关系，其中最经典的Apriori算法在关联规则分析领域具有很大的影响力。 1．项集 ...
原文：关联规则中最小支持度和最小置信度
Apriori算法有支持度和置信度两个概念，都是在执行算法之前自己设定的，在每一次迭代过程后，大于支持度的项集被保留为频繁项集，最后生成的规则由最终的频繁项集组成。 一 支持度 支持度就是所有我们分析的交易中，某两种 若干种 商品同时 这里的同时，一般意味着同单或者一次独立的交易 被购买的概率 比率 。我们选择支持度的最终目的就是找出同时被购买的两个商品，可以提高我们的推荐转换率，从而增加收入。 ...
2016-04-17 20:42 0 12675 推荐指数：
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转载自：http://m.blog.csdn.net/blog/sanqima/42746419 1.支持度（Support） 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为： Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y ...
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支持度、置信度、提升度的区别和计算
原文链接：https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/101485667 支持度定义（多个的时候是联合概率）：support(A，B)同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数。support(A): 即为购买A在所 ...