数据挖掘的关联规则公式

关联规则公式是指在数据挖掘中，用于发现数据集中不同项之间的关联关系的数学公式。其中最常见的是支持度和置信度公式。支持度指的是某个项集在数据集中出现的频率，而置信度则是指在某个项集出现的情况下，另一个项集也出现的概率。具体公式如下：

支持度 = (项集出现的次数) / (总的数据条目数)

置信度 = (项集 A 和项集 B 同时出现的次数) / (项集 A 出现的次数)

其中，项集 A 和项集 B 是指数据集中的两个不同项集。

相关问题

数据挖掘期末公式复习csdn

数据挖掘是指从大量的数据中提取出不同种类的数据集、模式、规律和关联性的过程。在进行数据挖掘的过程中，应用了数学、统计学、计算机科学和人工智能等知识。而公式是数据挖掘中不可缺少的部分，公式的理解和应用直接关系到数据挖掘的效果。

在csdn上进行数据挖掘期末公式复习，必须掌握的基本公式有：1.规则生成算法中的支持度和置信度公式；2.分类模型中的误差率和正确率公式；3.聚类模型中的欧几里得距离公式和相似度计算公式；4.关联规则中的提升度公式和卡方检验公式。

此外，还应该掌握一些常用的算法公式，比如Apriori算法中的候选集和频繁项集的公式，K-means算法中的中心点计算公式，以及决策树算法中的信息增益和基尼指数公式等。

在进行公式复习的过程中，需要注意的是，不能死记硬背公式，而应该通过实际的数据分析和应用来加深对公式的理解和掌握。同时，还需要注重公式的推导和实际应用，不断提高自己的数据挖掘水平和能力。

关联规则算法学习—Apriori 分析

Apriori 算法是一种关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中查找频繁项集。该算法是基于频繁项集的性质：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。Apriori 算法主要分为两个步骤：频繁项集的生成和关联规则的生成。下面我们来详细了解一下这两个步骤。

1. 频繁项集的生成

Apriori 算法的核心思想是利用先验知识来减少搜索空间。具体来说，我们可以利用 Apriori 原理：一个项集是频繁的，当且仅当它的所有子集都是频繁的。也就是说，如果一个项集不是频繁的，那么它包含的所有子集都不是频繁的，因此我们可以直接舍弃这个项集以及它的所有超集。这样可以减少搜索空间，提高算法效率。

具体来说，频繁项集生成的过程如下：

（1）生成所有的单个项集（即每个项只包含一个元素）。

（2）对于每个 k（k≥2）阶项集，从上一轮的频繁 (k-1) 阶项集中选取子集作为其前 k-1 个元素，生成新的 k 阶项集。

（3）扫描数据集，计算每个项集的支持度，筛选出支持度不低于设定阈值的频繁项集。

（4）不断重复步骤（2）和（3），直到无法生成新的频繁项集为止。

2. 关联规则的生成

在得到所有的频繁项集之后，我们需要根据这些项集生成关联规则。关联规则是指基于频繁项集之间的关系，推导出的形如 A→B 的规则，表示 A 和 B 之间存在某种关系。关联规则的生成过程如下：

（1）对于每个频繁项集 A，生成其所有的非空子集。

（2）对于每个非空子集 B，计算置信度 conf(A→B)，如果 conf(A→B)≥设定阈值，则保留规则 A→B。

在计算置信度时，我们可以利用以下公式：

conf(A→B) = sup(A∪B) / sup(A)

其中 sup(A) 和 sup(A∪B) 分别表示项集 A 和项集 A∪B 在数据集中出现的次数。

总的来说，Apriori 算法是一种高效的关联规则挖掘算法，能够在大规模数据集中快速查找频繁项集和关联规则。但是，由于其需要扫描整个数据集多次，因此对于较大的数据集来说，算法的时间复杂度较高。