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文档简介

数据有关联浙教版四上01数据关联基本概念02数据关联挖掘步骤03作业04小结目录Content01数据关联基本概念

基本概念关联规则挖掘：在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。频繁模式：频繁地出现在数据集中的模式。假定某超时销售的商品包括：bread，beer，cake，cream，milk，tea。项目与项集：设I={i1，i2，i3，…，im}是m个不同项目的集合，其中每个ik（k=1，2，3，…，m）都是一个项目（item），项目的集合称为项集（itemset），项集中项目的个数称为项集的长度，长度为k的项集称为k-项集。例如，{bread，cream，milk，tea}是一个4项集。交易：每一笔交易T都是项目全集的子集。每一笔交易都有一个交易号，TID。交易的全体构成D，交易数据库。支持度：给定一个项集A，支持度表示在交易数据库D中，同时出现A的概率：\n\n例如：设A={bread，tea}，则support（A）=5/10=0.5支持度描述了项集A的重要性。项集的最小支持度与频繁集：有用户或者领域专家定义最小支持度，当项集A的支持度不小于最小支持度，则称A为频繁项集。关联规则：有关联的规则，描述成一种蕴含式。其中X称为前件，Y称为后件，支持度和置信度是伴随着关联规则出现的。关联规则的置信度是交易数据库D中同时包含X和Y的交易数的频率。置信度：表示关联规则前件出现时，后件出现的概率。关联规则的最小支持度和最小可信度：关联规则的最小支持度就是衡量频繁项集的最小支持度，关联规则的最小置信度表示关联规则需要满足的最低可靠性。如果某个关联规则同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为这个关联规则是有趣的。同时也称这个规则是强关联规则。02数据关联挖掘步骤关联规则挖掘步骤（1）从数据集中找出所有频繁项集。通常先找频繁1项集，再找频繁2项集，依次类推。（2）从找到所有长度大于2的频繁k项集中产生关联规则。如果产生的规则的置信度和支持度满足最小支持度和最小置信度，则称此规则为强关联规则。（3）.如何减少产生的关联规则数量：因为从数据集中产生频繁项集经常出现的问题是会产生大量满足最小支持度阈值的频繁项集。（因为当一个项集是频繁时，其子集也是频繁的。）所以分析关联规则会花费大量的时间资源和空间资源。实际运用中不需要分析所有满足条件的频繁项集和关联规则。03小结小结

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