关联模式的评估方法有哪些,请简述其优缺点
时间: 2023-11-01 20:06:23 浏览: 45
关联规则挖掘的评估方法主要有两种,一种是基于支持度和置信度的评估方法,另一种是基于增益率和相关度的评估方法。
1. 基于支持度和置信度的评估方法
基于支持度和置信度的评估方法是最常用的方法。其中,支持度是指某个项集在所有事务中出现的频率,置信度是指在包含某个项集的事务中,另一项也出现的概率。通过设定最小支持度和最小置信度的阈值,可以筛选出具有较高支持度和置信度的关联规则,从而发现数据中的相关性。
优点:
- 简单易懂,容易实现。
- 可以有效地找出数据中的相关性,可以用于大规模数据挖掘。
- 可以通过调整最小支持度和最小置信度的阈值来控制关联规则的数量和质量。
缺点:
- 忽略了项集之间的相关性和数据的基础分布,可能会发现一些无关或低相关的关联规则。
- 无法处理多个项集之间的关系,难以找出多层次的关联关系。
2. 基于增益率和相关度的评估方法
基于增益率和相关度的评估方法是相对较新的方法,它考虑了项集之间的相关程度和数据的基础分布。增益率是指某个项集出现的比例与其在数据中出现的比例之间的比值,相关度是指项集之间的相关性程度。通过计算项集之间的增益率和相关度,可以评估关联规则的质量,并找出具有较高增益率和相关度的关联规则。
优点:
- 能够克服基于支持度和置信度的评估方法的一些缺点,能够更准确地找出数据中的相关性。
- 能够处理多个项集之间的关系,可以找出多层次的关联关系。
缺点:
- 计算复杂度较高,需要大量计算项集之间的相关性和增益率。
- 对于大规模数据集,计算时间可能较长。
综上所述,基于支持度和置信度的评估方法是常用的方法,而基于增益率和相关度的评估方法则更加准确。在实际应用中,可以根据具体情况选择合适的评估方法。