两类数据集的关联分析

关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的项之间的关联规则。在关联分析中，有两类常见的数据集，分别是事务数据集和篮子数据集。

1. 事务数据集（Transaction Dataset）：
事务数据集是指以事务为单位组织的数据集，每个事务包含一组项。例如，在购物记录中，每个事务代表一个顾客的购买行为，而每个项则代表一种商品。事务数据集通常以二进制形式表示，即某个项是否在某个事务中出现。

2. 篮子数据集（Basket Dataset）：
篮子数据集是指以篮子为单位组织的数据集，每个篮子包含一组项。与事务数据集不同的是，篮子数据集中的项可以重复出现。例如，在电影推荐系统中，每个篮子可以代表一个用户观看的电影列表，而每个项则代表一个电影。

关联分析的目标是发现频繁项集和关联规则。频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合，而关联规则则描述了项之间的关联性。通过关联分析，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、推荐系统等应用。