为什么非闭项集的支持度技术等于他的超集的最大支持度计数

这是因为非闭项集的支持度计算方式与闭项集不同。非闭项集指其超集的支持度计数与本身的支持度计数相同，因此其支持度计算可以通过其最大的超集的支持度计数来计算。

具体来说，对于一个非闭项集，它的所有超集的支持度计数都不小于它本身的支持度计数，因此它的支持度计算可以通过找到其最大的超集来实现。这个最大超集的支持度计数即为该非闭项集的支持度计数。因此，非闭项集的支持度计算可以简化为找到其最大的超集，并取该超集的支持度计数作为该项集的支持度计数。

相关问题

下表是一个购物篮，假定支持度阈值为 40%，其中(A D)是频繁闭项集。 TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de

根据购物篮的数据，我们可以得到每个项的支持度计数：

a: 3

b: 2

c: 2

d: 2

e: 2

根据支持度阈值为40%，我们可以筛选出所有的频繁项集：

频繁1-项集：{a}, {b}, {c}, {d}, {e}

频繁2-项集：{ab}, {ac}, {ad}, {ae}, {bd}, {be}, {ce}, {de}

频繁3-项集：{abd}, {abe}, {ade}

频繁4-项集：空集

因为只有频繁项集才可能是频繁闭项集，所以我们需要检查每个频繁项集是否是频繁闭项集。

首先，空集不是频繁闭项集，因为它不包含任何项。

其次，对于每个频繁1-项集，它们都是频繁闭项集，因为它们的支持度计数等于它们的闭包支持度计数。

接下来，我们需要检查每个频繁2-项集是否是频繁闭项集：

{ab} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abc} 和 {abcd}，它们的支持度计数分别为 1 和 2，因此 {ab} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

{ac} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abc}，它的支持度计数为 1，因此 {ac} 的闭包支持度计数为 1，小于它的支持度计数，所以它不是频繁闭项集。

{ad} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abd} 和 {abcd}，它们的支持度计数分别为 1 和 2，因此 {ad} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

{ae} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abe} 和 {abcd}，它们的支持度计数分别为 1 和 2，因此 {ae} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

{bd} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abcd}，它的支持度计数为 2，因此 {bd} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

{be} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abe} 和 {abcd}，它们的支持度计数分别为 1 和 2，因此 {be} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

{ce} 的支持度计数为 2，它的超集有 {abc}，它的支持度计数为 1，因此 {ce} 的闭包支持度计数为 1，小于它的支持度计数，所以它不是频繁闭项集。

{de} 的支持度计数为 2，它的超集有 {ade} 和 {abcd}，它们的支持度计数分别为 1 和 2，因此 {de} 的闭包支持度计数为 2，等于它的支持度计数，所以它是频繁闭项集。

因此，所有的频繁闭项集为：

{a}

{b}

{d}

{e}

{ab}

{ad}

{ae}

{bd}

{be}

{de}

其中，{ad}和{ae}是给定的频繁闭项集。

使用AprioriAll算法如表例子中找到最大序列，假定最小支持度为40

非常感谢您提供了更详细的问题信息。根据您提供的信息，我理解您需要使用AprioriAll算法找到表中的最大序列，并且假定最小支持度为40。

首先，我们需要明确AprioriAll算法的流程。该算法是一种挖掘频繁序列的算法，其基本流程如下：

1. 扫描数据集，找出所有出现的项，并统计每个项出现的次数，生成1-项集。
2. 根据1-项集和最小支持度，生成频繁1-项集。
3. 根据频繁1-项集，生成2-项集。
4. 根据2-项集和最小支持度，生成频繁2-项集。
5. 根据频繁2-项集，生成3-项集。
6. 根据3-项集和最小支持度，生成频繁3-项集。
7. 重复步骤5和6，直到无法生成新的频繁k-项集为止。

在这个例子中，我们需要找到最大序列，并且假定最小支持度为40。首先，我们需要扫描数据集，找出所有出现的项，并统计每个项出现的次数，生成1-项集。根据表A6-1，我们可以得到1-项集如下：

f:6, a:5, c:4, d:4, b:3, e:2

然后，我们需要根据1-项集和最小支持度，生成频繁1-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的项都视为频繁1-项集。根据上面的1-项集，我们可以得到频繁1-项集如下：

f:6, a:5, c:4, d:4

接下来，我们需要根据频繁1-项集，生成2-项集。具体来说，我们需要将每个频繁1-项集与其他频繁1-项集组合起来，生成新的2-项集。然后，我们需要扫描数据集，统计每个2-项集出现的次数，生成2-项集的计数。根据计数和最小支持度，我们可以得到频繁2-项集。根据上面的频繁1-项集，我们可以得到所有可能的2-项集如下：

f,a:3, f,c:2, f,d:2, a,c:3, a,d:3, c,d:2

然后，我们需要扫描数据集，统计每个2-项集出现的次数，生成2-项集的计数，并根据最小支持度，得到频繁2-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的2-项集都视为频繁2-项集。根据上面的2-项集计数，我们可以得到频繁2-项集如下：

f,a:3, a,c:3, a,d:3, c,d:2

接下来，我们需要根据频繁2-项集，生成3-项集。具体来说，我们需要将每个频繁2-项集与其他频繁2-项集组合起来，生成新的3-项集。然后，我们需要扫描数据集，统计每个3-项集出现的次数，生成3-项集的计数。根据计数和最小支持度，我们可以得到频繁3-项集。根据上面的频繁2-项集，我们可以得到所有可能的3-项集如下：

a,c,d:2

然后，我们需要扫描数据集，统计每个3-项集出现的次数，生成3-项集的计数，并根据最小支持度，得到频繁3-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的3-项集都视为频繁3-项集。根据上面的3-项集计数，我们可以得到频繁3-项集如下：

a,c,d:2

因此，在这个例子中，最大序列为{a,c,d}，其支持度为2，满足最小支持度为40。