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啤酒尿布关联分析加入时间字段,啤酒和尿布的关联分析模型

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如何做好数据挖掘应用分析数据挖掘应用:如何做好关联分析说起关联分析，可能太专业了，但你应该听说过啤酒和- 。啤酒和尿布是关联性的典型例子分析，让无数人津津乐道的规则，但这已经成为过去，现在随着数据和产品的快速增长 ， 会有越来越多的啤酒和/ 。
【啤酒尿布关联分析加入时间字段,啤酒和尿布的关联分析模型】
1、关于数据挖掘的两道题,希望能详细解释,可以让一个新手听懂,答案并不...嗯，怎么说呢？最小支持度是一个元素在几个集合中出现的最小次数的阈值 。比如你有五套，以你的第二个问题为例:那么A的支持度是60% ， B是80%，C是80%，D是60% 。因为一共取了五次，每次可能有一个或者几个ABCD，那么其中几个就包含一个A，这个A就是支持度 。以元素A为例，它在1和3中包含A，但在4和5中不包含A 。

同样，你看B，B存在于1和5 ， 而不存在于3，那么他的支持度就是4/50.880% 。先说置信度:置信度是指一个元素存在的集合中 ， 另一个元素存在的概率 。我们也以第二个问题为例:比如有A的集合中有B的概率是多少？我们来看看:有三组A: 1和3 。这三个中，1，2包含B，也就是说，B的置信度是2/3≈66.7% 。我们会找到b到c 。

2、沃尔玛著名的

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