什么是關聯規則

從那個尿布和啤酒的故事中不難看出，雖然是兩個完全不相關的事物之間也可能存在一定的關系——這也就是所謂的關聯規則；

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• 關聯規則：反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性，是數據挖掘的一個重要技術，用于從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。
  
  根據上述規則，下面給出個例子：
  
  
  關聯規則的強度可以用它的支持度和置信度度量。可以看到，面包和黃油一起的關系在所有組合中支持度最高；

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支持度和置信度

• 關聯規則的支持度：支持度是一種重要度量，因為支持度很低的規則可能只是偶然出現，從商務角度來看，低支持度的規則多半也不是令人感興趣的，因為對顧客很少同時購買的商品進行促銷可能并無益處。因此，支持度通常用來刪除那些不令人感興趣的規則；
  

• 關聯規則的置信度：置信度通過規則進行推理的可靠性。對于給定的規則 X —>Y，置信度越高，Y 在包含 X 的事務中出現的可能性就越大；
  
  

• 提升度：提升度代表的是“商品 A 的出現，對商品 B 的出現概率提升的”程度。計算公式如下：提升度 (A→B)=置信度 (A→B)/ 支持度 (B)
  所以提升度有三種可能：
  （1）提升度 (A→B)>1：代表有提升；
  （2）提升度 (A→B)=1：代表有沒有提升，也沒有下降；
  （3）提升度 (A→B)<1：代表有下降。

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先驗原理

• 簡介：如果一個項集是頻繁的，則它的所有子集一定也是頻繁的。相反，如果一個項集是非頻繁的，則它所有的超集也是非頻繁的；
• 支持度的反單調性(anti-monotone)：一個項集的支持度絕不會超過它的子集的支持度；
  基于此原理，我們就能對項集進行 基于支持度的剪枝(support-based pruning)，不用計算支持度就能刪除掉某些非頻繁項集——>

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Apriori算法

• 主要步驟：

1. K=1，計算 K 項集的支持度(也就是各自為集)；
2. 篩選掉小于最小支持度的項集；
3. 如果項集為空，則對應 K-1 項集的結果為最終結果。
   否則 K=K+1，重復 1-3 步。

• 缺點：

1. 可能產生大量的候選集，因為采用排列組合的方式，把可能的項集都組合出來了；
2. 每次計算都需要重新掃描數據集，來計算每個項集的支持度；

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網站名稱：數據挖掘筆記：關聯規則-創新互聯
當前URL：http://www.yijiale78.com/article44/csphhe.html

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