關聯分析--概述（項集、關聯規則、支持度、置信度、提升度）
關聯分析 概述 關聯分析是數據挖掘的核心技術之一，其關聯規則模型及數據挖掘算法是由 IBM 公司Almaden研究中心的R.Agrawal在1993年首先提出的，目的是從大量數據中發現項集之間的有趣關聯或相互關系，其中最經典的Apriori算法在關聯規則分析領域具有很大的影響力。 1．項集 ...
原文：關聯規則中最小支持度和最小置信度
Apriori算法有支持度和置信度兩個概念，都是在執行算法之前自己設定的，在每一次迭代過程后，大於支持度的項集被保留為頻繁項集，最后生成的規則由最終的頻繁項集組成。 一 支持度 支持度就是所有我們分析的交易中，某兩種 若干種 商品同時 這里的同時，一般意味着同單或者一次獨立的交易 被購買的概率 比率 。我們選擇支持度的最終目的就是找出同時被購買的兩個商品，可以提高我們的推薦轉換率，從而增加收入。 ...
2016-04-17 20:42 0 12675 推薦指數：
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支持度、置信度、提升度的區別和計算
原文鏈接：https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/101485667 支持度定義（多個的時候是聯合概率）：support(A，B)同時購買了商品A和商品B的交易次數/總的交易次數。support(A): 即為購買A在所 ...