"关联规则应用,如何生成候选集"
关联规则是数据挖掘中的一个重要概念,主要用来发现数据集中不同项之间的频繁模式、关联或相关性。这种方法常用于购物篮分析,帮助商家理解消费者的购买行为,比如发现买尿布的人很可能也会买啤酒。关联规则通常以“如果...那么...”的形式表示,如“购买尿布的人有50%的概率会购买啤酒”。
生成候选集是关联规则挖掘的关键步骤,其目标是找到可能频繁出现的项集。这个过程通常包括两个阶段:自连接和修剪。
1. 自连接(Lk-1的自连接):
在这个阶段,我们对上一步(Lk-1)生成的频繁项集进行自连接操作,将所有长度为k-1的项集组合在一起,形成新的长度为k的候选集Ck。自连接的操作基于Lk-1中的项按顺序排列,通过比较每个项集的最后一个元素,确保p.itemk-1小于q.itemk-1,以避免重复生成候选集。
SQL语句的表述如下:
```sql
insert into Ck
select p.item1, p.item2, …, p.itemk-1, q.itemk-1
from Lk-1 p, Lk-1 q
where p.item1=q.item1, …, p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1 < q.itemk-1
```
这会创建一个包含所有可能组合的新表Ck。
2. 修剪:
在自连接后,我们需要对生成的候选集Ck进行修剪,去除那些不能满足最小支持度条件的项集。这个过程涉及到检查Ck中的每一个(k-1)-子集是否在Lk-1中。如果一个(k-1)-子集不在Lk-1中,那么它的整个父集合(即k项集)就被删除,因为它不可能达到最小支持度的要求。
关联规则挖掘的步骤还包括计算每个候选集的支持度和可信度。支持度衡量了项集在整个交易集合中出现的频率,而可信度则是条件概率,表示在包含项集X的情况下,项Y出现的概率。
例如,在一个交易数据库中,如果我们设定最小支持度为1%和最小可信度为60%,那么规则“购买尿布的人会购买啤酒”的支持度可能是0.5%,表示5%的交易同时包含了尿布和啤酒;而其可信度是60%,意味着在购买尿布的交易中有60%的概率也会购买啤酒。
关联规则的应用非常广泛,不仅限于零售业,还可以应用于医疗数据分析(如患者就诊模式的检测)、市场营销策略制定(如交叉销售)以及产品推荐系统等领域。关联规则挖掘是一种强大的工具,可以帮助我们从大量数据中提取有价值的信息,为决策提供支持。