WEKA数据挖掘：度量类型与关联规则分析

"度量类型metricType-web数据挖掘实验ppt" 在数据挖掘领域，度量类型是用于评估和理解数据集中不同变量之间关系强度的重要工具。在本资源中，特别提到了在关联规则学习中常用的三种度量：提升度（Lift）、平衡度（Leverage）和可信度（Conviction）。这些度量在Weka这一开源数据挖掘软件中被广泛应用。 1. 提升度（Lift）： 提升度是衡量两个事件（如商品A和商品B）在实际数据中的关联程度，它是置信度与后件支持度的比率。计算公式为：`Lift = Pr(L,R) / (Pr(L)Pr(R))`。当Lift等于1时，表示商品A和B的出现是独立的；如果Lift大于1，意味着两者存在正关联，数值越大，关联性越强。例如，在购物篮分析中，Lift值越高，表明商品A和B一起被购买的可能性越大，不是随机巧合。 2. 平衡度（Leverage）： 平衡度用来衡量在假设前件和后件统计独立的情况下，它们共同出现的程度超出预期的比例。计算公式为：`leverage = Pr(L,R) - Pr(L)Pr(R)`。若Leverage值为0，则说明A和B完全独立；值越大，表示A和B的关联性越强。 3. 可信度（Conviction）： 可信度是另一种衡量关联规则独立性的指标，它通过`conviction = Pr(L)Pr(!R) / Pr(L,!R)`计算得出，其中`!R`表示R事件未发生。可信度越高，表明规则L→R中的事件R不发生的可能性越小，因此L和R之间的关联性越强。它可以通过对Lift公式取反并求倒数得到。 Weka是一个强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据预处理、学习算法、评估方法和可视化功能。用户可以通过其交互式的界面进行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联分析等。Weka的界面分为探索环境、命令行环境和知识流环境，便于不同需求和技术水平的用户使用。例如，Explorer环境包含了数据预处理、分类、聚类、关联分析等多个面板，方便用户进行各种数据挖掘任务。 在关联规则学习中，使用Weka可以方便地应用这些度量来发现数据集中的隐藏模式，如购物篮分析中的商品组合。通过调整阈值和度量，用户可以找到最有价值的关联规则，进而指导商业决策或进一步的分析工作。