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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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