第三次作业-符家乐数据挖掘_第1页
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文档简介

仅使用G和它们的计数，不能确定集A是否频繁如果A频繁，能确定A的支持度。用集A与G比较，若无匹配即穷尽k-1子集与G比较，若无再穷尽k-2子集（到最少真子集，直至找到匹配为止，最大子集匹配的支持度即A的支持度，同一层次的子集若存在多个与G匹配的集，则取匹配中子集的最A的支持度。反证法：假设对于频繁集A，存在其非空子集x不频繁，即support(A)<min_sup，集A不频繁反证法：假设对于集s，存在其非空子集s使得support(s即数据库中满足集s的元组多于满足集s的元组，即s不可能是s的非可得集s的任意非空子集s的支持度至少与s的支持度一样s(ls)confs(ls))=P((ls)|ssupport(s

s=s(l-s)

support(l)由上述（b）得support（s）≤support（ssup supsupport(s)support(s反证法：假设在事务数据库D中有频繁集X，在D中的n个分区中都不频繁，设X在每一分区中的非空子集为X1，Xi,Xni个分区事物数为ni，i属于【1，ii都存在sup_count(Xi<min_supni即sup_count(Xi)sup_count(Xi sup(X1)sup(Xn)n

n1min_supn

min_sup(X1sup(Xnnsup(Xn

<min_sup，X不是事务数据库D中的频繁用Apriori算法，对每个候选计数，因为min_sup=60%,n=5,即min_sup_count=3, 集M3O集M3O3N2K5E4Y3D1A1U1C2I1集M3O3K5E4y3集132集1322332432集33343集3集集3集3Sup(hotdogshumburgers)=40%>min_sup=25%Conf(hotdogshumburgers)=66.67%>min_conf=50%(c)置信度与支持度度量不足以过滤掉无趣的关联规则，所以可用相关性度量来扩充关联规

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