数据挖掘：频繁模式与关联规则分析

"数据挖掘是探索大量数据以发现有价值的、隐藏的模式的过程。在第二版《数据挖掘概念与技术》的第5章中，重点讨论了挖掘频繁模式、关联和相关性这一关键概念。频繁模式是指在数据集中频繁出现的模式，如项集、子序或子结构，它们能揭示数据的内在规律。例如，哪些商品经常被一起购买，购买PC后可能会购买哪些配件，以及哪种DNA对特定药物反应敏感等。 频繁模式挖掘对于理解数据集的深层次特性至关重要，它不仅用于购物篮分析（发现商品之间的关联性，如啤酒和尿布的经典案例），还可以应用于WEB日志分析（分析用户点击流）、捆绑销售策略、DNA序列分析等。这些模式分析也为基础的关联、相关和因果分析提供支持，进一步拓展到序列、结构模式（如子图分析）以及时空、多媒体、时序和流数据的模式挖掘。 关联规则是描述频繁模式的一种方式，它通过布尔向量表示商品购买情况，但可能会丢失某些信息。关联规则有两个关键的兴趣度度量：支持度和支持度，分别代表规则在数据集中的普遍性和预测准确性。例如，支持度表示包含项集A的事务占总事务的比例，而置信度表示在包含A的事务中同时包含B的比例。只有同时满足最小支持度和置信度阈值的规则才被视为“强规则”。 通过设定最小支持度（例如50%）和最小置信度（同样50%），我们可以找出有意义的关联规则，如"A->B"和"B->A"，其中A和B代表不同的商品。这样的规则有助于商家制定营销策略，如捆绑销售或个性化推荐，以提高销售额和客户满意度。 总而言之，频繁模式挖掘和关联规则分析是数据挖掘的核心技术，它们帮助我们从海量数据中抽取有价值的信息，推动业务决策和科学研究的精细化和个性化。"