外关联规则挖掘：FAAR算法探析

"外关联规则挖掘 (2005年)" 概述了一种新的关联规则挖掘方法，称为FAAR（因子分析与主成分分析的外关联规则挖掘算法）。传统关联规则挖掘主要关注项集内频繁项之间的正关联或负关联，而外关联规则则考虑了子项集与潜在因子之间的关系。 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析工具，用于揭示数据集中不同项目之间的关系。传统的关联规则分为正关联规则和负关联规则，前者指如果某些项目同时出现的频率高于预期，后者则表示某些项目一起出现的频率低于预期。然而，这种分析方式通常忽略了项集内部结构的复杂性。 张有东、王建东、叶飞跃和陈惠萍的研究指出，实际数据集中，项集可能可以划分为具有高相关性的子项集，这些子项集之间相关性较低。他们提出，每个子项集可能与一个未被明确识别的潜在因子相关联，这引发了对外关联规则概念的探索。FAAR算法就是基于这一观察，结合因子分析和主成分分析这两种统计方法，来挖掘子项集与潜在因子集之间的关联规则。 因子分析是一种统计技术，用于识别隐藏在大量变量背后的少数几个潜在因子，它能够减少数据的维度，同时保持原始数据的主要特征。主成分分析则是另一种降维技术，通过组合原始变量创建新的无相关变量，即主成分，以捕捉数据集中的最大变异。 FAAR算法将关联规则挖掘的范围从单一项集内部扩展到了子项集与因子集之间的关系，这种方法不仅丰富了关联规则的应用场景，还可以进一步发现其中蕴含的正关联和负关联规则。通过这种方式，研究者可以发现更深层次的数据模式，有助于预测和解释复杂的现实世界现象，如消费者购买行为、疾病诊断等。 关键词：数据挖掘、外关联规则、因子分析、主成分分析 这项工作对于理解数据集中潜在的非显性关系有着重大意义，对信息科学与技术领域的研究提供了新的视角和方法。通过外关联规则的挖掘，我们可以更有效地理解和利用大规模数据集中的复杂结构，为决策支持和业务洞察提供有价值的信息。