【數據倉庫與數據挖掘 - 關聯分析算法】頻繁項集？關聯規則？支持度？置信度？自連接？
頻繁項集： 最基本的模式是項集，它是指若干個項的集合。頻繁模式是指數據集中頻繁出現的項集、序列或子結構。頻繁項集是指支持度大於等於最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某個集合在所有事務中出現的頻率。頻繁項集的經典應用是購物籃模型。常用的頻繁項集的評估標准有支持度,置信度和提升度 ...
原文：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 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。 項集 ltemset 這是一個集合的概念，在一籃子商品中一件消費品即為一項 Item ，則若干項的集合稱為項集，如 啤酒，尿 ...
2021-09-08 19:01 0 547 推薦指數：
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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 ...
關聯規則—頻繁項集Apriori算法
頻繁模式和對應的關聯或相關規則在一定程度上刻畫了屬性條件與類標號之間的有趣聯系，因此將關聯規則挖掘用於分類也會產生比較好的效果。關聯規則就是在給定訓練項集上頻繁出現的項集與項集之間的一種緊密的聯系。其中“頻繁”是由人為設定的一個閾值即支持度 （support）來衡量，“緊密”也是由人為設定的一個 ...