数据挖掘基础：关联规则与Apriori FP-Growth算法解析

"这是一份来自清华大学的数据挖掘课程资料，涵盖了数据挖掘的基础知识，包括了数据挖掘的概念介绍、分类算法（如贝叶斯和SVM）、聚类算法、关联规则（如Apriori和FP-Growth）以及实际应用案例。这份资源特别适合大数据和数据挖掘初学者，同时也适合作为有经验人士的复习材料。" 本资料详细介绍了数据挖掘中的关联规则，这是大数据分析中的一个重要概念。关联规则最初由Agrawal等人在1993年提出，主要用于购物篮分析，以发现商品之间的关联性。他们后来发展了Apriori算法，这是目前关联规则挖掘的代表性算法，尽管之后有许多改进和优化，Apriori仍然是讨论的焦点。 关联规则挖掘的目标是找出数据库中频繁出现的项集，以及这些项集之间的关系。在这一领域，"项"是最基本的单元，"项集"是项的集合，"k-项集"指包含k个项的集合，而"事务"则代表数据库中的一个操作序列。频繁项集是出现在足够多事务中的项集，其出现次数超过了预设的阈值。极大频繁项集是无法再扩展的频繁项集，即没有更大的频繁项集包含它。 支持度和支持度是衡量关联规则强度的两个关键指标。支持度表示项集在所有事务中出现的比例，计算公式为Support(X->Y)=|XUY|/|N|，其中|XUY|是X和Y一起出现的次数，|N|是事务总数。置信度则表示在包含X的事务中，同时出现Y的概率，Confidence(X->Y)=|XUY|/|X|，它反映了规则X→Y的可信程度。 课程还提到了关联规则的应用场景，包括市场分析、交叉销售、部分分类、金融服务等领域，这些应用展示了关联规则在实际业务中的价值。此外，资料中还包括了FP-Growth算法，这是一种更高效的挖掘大规模频繁项集的方法，它通过构建FP树来减少计算复杂性，尤其适用于处理大数据集。 最后，课程通过实际案例如电力分析、银行信贷、指数预测、客户分群营销和房屋估价等，进一步阐述了数据挖掘技术在不同领域的应用，旨在帮助学习者将理论知识与实践相结合，提升大数据分析能力。