数据挖掘算法详解：关联规则与KDD过程

"关联规则-数据挖掘算法介绍" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析技术，它用于发现大规模数据集中不同项目之间的有趣关系。关联规则通常表达为“如果事件A发生，那么事件B发生的概率很高”，如描述中的例子所示：“在购买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时也买了牛奶”（面包+黄油 → 牛奶）。这个规则表明，购买面包和黄油的顾客群体中，购买牛奶的行为具有高度的相关性。 关联规则的评估主要依赖于三个关键指标： 1. **支持度**（Support）：表示规则所涉及项目同时出现的频率，即在所有交易中，同时包含项目A和B的比例。例如，支持度（面包+黄油, 牛奶）= （购买面包、黄油和牛奶的交易数量） / （所有交易数量）。 2. **可信度**（Confidence）：衡量规则的强度，即在已知事件A发生的情况下，事件B发生的概率。可信度（面包+黄油 → 牛奶）= 支持度（面包+黄油, 牛奶） / 支持度（面包+黄油）。在本例中，如果支持度（面包+黄油, 牛奶）是0.9，而支持度（面包+黄油）是0.5，那么可信度就是0.9 / 0.5 = 1.8，意味着在购买面包和黄油的顾客中，有180%的人会买牛奶，但这个比例不能超过100%，所以需要检查和调整规则。 3. **兴趣度**（Interest）：这是一个相对指标，用于去除支持度带来的偏差，使得规则更具启发性。兴趣度可以根据支持度和独立概率来计算，用于比较不同支持度和可信度下的规则。 数据挖掘是一个复杂的过程，包括数据预处理、模式发现和模式评估等多个阶段。其中，关联规则属于模式发现的一部分，它通过算法如Apriori、FP-Growth等来寻找频繁项集，并从中生成强规则。 KDD（知识发现于数据库）是数据挖掘的全面过程，涵盖了从数据收集到知识应用的所有步骤，包括数据选择、数据清洗、数据转换、模式发现、模式评估和知识表示。而DM（数据挖掘）则专注于模式发现这一阶段，它并不局限于特定的假设，而是旨在自动发现数据中的潜在规律。 数据挖掘与许多其他学科密切相关，如数据库技术、统计学、信息科学、机器学习（人工智能）和可视化。它与OLAP（在线分析处理）的区别在于，OLAP主要用于多维数据分析，适合于用户驱动的假设验证，而数据挖掘则是在没有明确假设的情况下探索数据，寻找未知的、有用的和可实施的模式。 关联规则的应用广泛，包括市场篮子分析、推荐系统、医疗诊断、网络行为分析等，帮助企业、科研机构和个人从海量数据中提取有价值的信息，做出更好的决策。