数据挖掘作业：Apriori算法与关联规则分析

"本次作业是关于国科大数据挖掘的，主要涉及Apriori算法和关联规则的学习。在作业中，学生们被要求处理一个市场购物篮数据集，该数据集包括了若干交易ID及其购买的商品。任务是找出频繁项集、计算关联规则的置信度，并确定满足最低支持度和置信度的强关联规则。 (a) 首先，应用Apriori算法找到所有频繁项集。最小支持度设置为60%，即在4笔交易中至少出现2.4次。通过对交易数据的分析，得到了频繁项集L={{A},{B},{D},{A,B},{A,D},{B,D},{A,B,D}}。这些项集满足最小支持度要求，表示它们在至少60%的交易中出现。 (b) 然后，计算关联规则{a, b}{c} 和 {c}{a, b} 的置信度。{a, b}{c} 的置信度为2/4=50%，而 {c}{a, b} 的置信度为2/2=100%。由于这两个置信度不同，因此置信度不是一个对称的度量标准。 (c) 最后，根据频繁项集生成关联规则，并检查哪些规则满足最小置信度70%的要求。生成的规则包括：{A}=>{B}、{B}=>{A}、{A}=>{D}、{D}=>{A}、{D}=>{B}、{B}=>{D}、{A}=>{B,D}、{B,D}=>{A}、{B}=>{A,D}、{A,D}=>{B}、{D}=>{A,B} 和 {A,B}=>{D}。其中，只有置信度大于或等于70%的规则被认为是强关联规则。根据这个标准，我们得到了以下强关联规则： - buys(X,A)=>buys(X,B)，支持度100%，置信度100% - buys(X,B)=>buys(X,A)，支持度100%，置信度100% - buys(X,A)=>buys(X,D)，支持度75%，置信度75% - buys(X,D)=>buys(X,A)，支持度75%，置信度100% - buys(X,D)=>buys(X,B)，支持度75%，置信度100% - buys(X,B)=>buys(X,D)，支持度75%，置信度75% 这些规则揭示了顾客购买行为的一些模式，例如，如果顾客购买了A，那么他们很可能也会购买B或D。此外，购买B的顾客也倾向于购买A或D。这些发现对于市场策略制定者来说非常有价值，因为他们可以据此设计促销活动或产品组合来提高销售。" 这个摘要涵盖了Apriori算法的基本应用，包括频繁项集的挖掘和强关联规则的生成，同时强调了置信度非对称性以及如何根据给定的最小支持度和置信度阈值来筛选有意义的关联规则。这些知识对于理解数据挖掘中的关联规则学习至关重要。