机器学习中关联规则的定义

关联规则是机器学习中一种用于发现数据集中项之间关联关系的方法。它可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和强关联规则。关联规则通常以"If-Then"的形式表示，其中"If"部分称为前项，"Then"部分称为后项。关联规则的定义如下：

在一个事务数据库中，一个关联规则被定义为一个形如X→Y的表达式，其中X和Y是项集。X和Y分别被称为规则的前项和后项。规则的含义是：如果一个事务中包含了前项X，那么该事务中也很可能包含后项Y。

关联规则的发现可以帮助我们了解数据集中的项之间的关联关系，从而可以用于推荐系统、市场篮子分析等领域。通过关联规则的挖掘，我们可以发现哪些项经常同时出现，从而可以进行交叉销售、个性化推荐等策略。