啤酒纸尿裤大数据相关分析-1挖掘 。关联-1挖掘与分类-1挖掘的区别与联系本文介绍了关联-1挖掘的研究情况，是资料挖掘 ， 也称购物篮分析 ， 中的典型问题之一 ， 因为传统的联想规则案件多发生在超市，比如所谓的啤酒和尿不湿传说，其实“购物篮”这个词也揭示了该协会的一个重要特征规则 挖掘:以交易记录为研究对象 ， 每个购物篮都是一条记录，关联性规则Hope挖掘of规则is:哪些商品经常出现在同一个购物篮中，它们之间是否存在因果关系 。
【关联规则挖掘分析】
(1)计算支持支持数:一个项集出现在多个事务中，其支持数为几 。例如，{尿布 ， 啤酒}出现在事务002，003和004中，所以它的支持计数是3 support:支持计数除以事务总数 。比如上例的交易总数为4，{尿布，啤酒}的支持计数为3，那么它的支持度为3÷475%，也就是说有75%的人同时买了尿布和啤酒 。
1、关联 规则-算法原理与案例association规则(association rules)反映了一个事务与其他事务之间的相互依赖和关联关系 。如果两个或两个以上的交易之间存在一定的相关性，那么其中一个交易可以通过其他交易来预测 。Association 规则是一种无监督的机器学习方法 ， 用于知识发现，但是预测association 规则的学习者不需要提前标注训练数据，因为无监督学习不训练这一步 。
在下图的数据集中，每组数据ti都代表了不同顾客在一个商场一次性购买的商品集合 。以这个数据为例来说明联想规则的概念 。图为二维结构的记录集存储在表中，记为D，或简称事务集D ， 事务数称为|D| 。则图中有7个交易，分别来自t1、t2、.....到t7，|D|7 。设I {i1，I2，...im}是m个不同项目的集合 ， 并且每个ik(k1，
2、数据 挖掘中的Hotspot关联 规则association 规则是X→Y形式的蕴涵，其中X和Y分别称为先行或左手侧 ， LHS)和后继(association规则的共有或右手侧(RHS) 。其中协会规则XY有一定程度的支持和信任 。3.3的节点定义的描述 。HotSpot association规则tree:由于这里加入了连续的属性数据，所以单个节点需要一个布尔变量lessThan来表示是大于还是小于节点数据 ， stateIndex应该是一个数值(当前节点的值)而不是离散数据状态的下标 。
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