WEKA关联分析教程：支持度、置信度、提升度与平衡度解析

"关联分析-Weka完整教程，涵盖了数据挖掘工具Weka的使用，包括数据格式、数据准备、属性选择、可视化分析、分类预测、关联分析、聚类分析和扩展Weka等内容。教程旨在使用户熟悉Weka的基本操作，理解其各项功能，并掌握数据挖掘实验流程。Weka是一款源自新西兰怀卡托大学的开源数据挖掘软件，获得了ACM SIGKDD的数据挖掘和知识探索领域最高服务奖，包含了多种预处理、分类、回归、聚类和关联分析的机器学习算法。" 在关联分析中，我们关注的是发现数据集中物品或事件之间的有趣关系。这里有五个重要的度量用于评估这些关联规则： 1. **支持度（Support）**：支持度衡量前件（L）和后件（R）同时出现的频率，即在所有实例中，同时出现L和R的概率。计算公式为`support = Pr(L,R)`。 2. **置信度（Confidence）**：置信度表示在观察到前件L的情况下，后件R出现的概率。它是支持度除以前件的支持度，即`confidence = Pr(L,R)/Pr(L)`。置信度越高，规则L->R的可靠性越大。 3. **提升度（Lift）**：提升度是规则L->R的置信度与L和R独立情况下预期置信度的比值，即`lift = Pr(L,R) / (Pr(L)Pr(R))`。提升度等于1表示L和R独立，高于1则表示L和R相关，低于1表示负相关。 4. **平衡度（Leverage）**：平衡度衡量L和R共同出现的频率超过它们独立出现频率的程度。计算公式为`leverage = Pr(L,R) - Pr(L)Pr(R)`。当L和R完全独立时，平衡度为0，如果L和R完全相同，平衡度为1。 5. **可信度（Conviction）**：可信度用于衡量前件L和后件R的独立性，计算公式为`conviction = Pr(L)Pr(not R) / Pr(L,R)`。高可信度意味着在L发生时，R不发生的概率大大降低。 在Weka中，关联分析通常通过Apriori、FP-Growth等算法进行。用户可以通过Weka的Explorer界面选择数据集，应用关联规则算法，并设置支持度、置信度等阈值来挖掘有趣的关联规则。此外，Weka还提供了可视化工具帮助用户理解分析结果。通过学习和实践Weka，数据科学家和分析师可以有效地发现数据中的隐藏模式，为业务决策提供有价值的信息。