关联规则挖掘在临床诊断中的应用研究
关联规则算法的应用
关联规则算法的应用关联规则算法是数据挖掘领域中一种常用的算法，主要用于发现数据中的关联关系。
它通过分析事务数据中的不同项之间的频繁出现情况，得出各项之间的关联规则，从而帮助人们理解数据中的内在规律和潜在关系。
以下是关联规则算法的几个常见应用。
1.购物篮分析关联规则算法在购物篮分析中得到广泛应用。
购物篮分析是指根据顾客购买行为中的项目频繁出现情况，发现商品之间的关联关系。
通过购物篮分析，商家可以了解顾客购买行为，从而制定更有效的市场推广策略。
例如，通过分析顾客购买牛奶时可能会购买麦片的关联规则，商家可以将这两种商品摆放在附近，提高销售量。
2.网络推荐系统关联规则算法可以用于构建网络推荐系统，根据用户的浏览记录和点击行为，发现不同项之间的关联关系，从而向用户推荐个性化的内容。
例如，在电子商务网站上，当用户浏览了一本书的详细信息后，推荐系统可以根据关联规则算法找到其他购买了该书的用户还购买了哪些相关书籍，并向用户推荐这些书籍，提高用户的购买意愿。
3.医学诊断关联规则算法可以用于医学诊断中，通过分析患者的病例数据，发现症状之间的关联规则，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，医生可以通过分析大量的病人数据，发现一些症状同时出现时可能表示其中一种疾病的可能性较大，从而提高诊断准确率。
4.交通规划关联规则算法可以应用于交通规划中，通过分析车辆的出行数据，发现不同道路之间的关联关系，从而对交通流量进行优化调度。
例如，通过分析一些道路的高峰期车流量与其他道路的车流量之间的关联规则，交通管理部门可以合理安排红绿灯的时长，减少拥堵现象。
5.营销活动策划关联规则算法可以用于营销活动策划中，通过分析用户的购买行为和偏好，发现不同商品之间的关联关系，从而制定更精准的促销策略。
例如，根据分析结果，商家可以给购买了一种商品的用户发送优惠券，以鼓励其购买与之关联的其他商品。
总之，关联规则算法广泛应用于各个领域，帮助人们发现数据中的关联关系，从而促进决策和规划的制定。
关联规则挖掘在医疗诊断中的应用
关联 规则 挖掘 算 法 已有 许 多 ， 经 典 、 用 的 当属 Ａｐ ｉｒ 卜 最 常 ｒ ｉ 和 Ａｐｉｒ ｄ引， 文 采 用 Ａｐ ｉｒ ｏ［ ｒ ｉ ［ 本 ｏ Ｔｉ ｒ ｉ ｏ
算法．
２ 应 用 实例
胃癌 是危 害人 类健 康 的常见恶 性肿 瘤．据 ＷＨＯ１ ９ 公 布 的全 球 统 计报告 ， 球 胃癌 的年 患病 ９ ９年 全
信 度 一ｃ ％的规 则 ， 称强 关联 关 系． 或 支持 度 ： 数据 集 Ｄ 中包 含项 目集 Ｘ 的事 务数 称为项 目集 ｘ 的支持 数 ， 为 ， 目集 Ｘ 的支 持度 记 项
记 为 ｓ ｐ ｏ ｔＸ） ｓ ｐ ｏｔｘ） ｕ ｐ ｒ（ ：ｕ ｐ ｒ（ ＝ 度， 最小 支持度用 ｍｉｓ ｐ表示． ｎｕ ×１ ０ ； 中 ｆ ０％ 其 ｆ Ｄ 为数 据库 Ｄ 中 的事物 数． 支持 度 表示 规 则 的频
置信 度 ： ｘ， 若 ｙ为项 目集 ， Ｘｎｙ＝ ， 且 蕴涵式 ｘ ｙ称 为关 联规 则 ， 目集 ｘＵｙ 的支持度 称为 项
关联 规则 Ｘ ｙ 的支持度 ， 为 ｓ ｐ ｏｔＸ ｙ ； 记 ｕ ｐ ｒ（ ） 关联 规则 Ｘ ｙ的置 信度 （ 信度 ）ｏ ｆ ｅ ｃ （ ｙ） 可 ｃ ｎｉ ｎ ｅ Ｘ ｄ
收 藏 日期 ： ０ ５ １ － ５ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ２ ０ — ２ １
基 金 项 目： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（０ ７０ ６ １４ １ ９） 作 奢 简 介 ： 晓 毅 （９ ６ ． ， 宁 葫 芦 岛人 。 阳 师 范 大 学 副教 授 ． 李 １５ 一） 女 辽 沈
维普资讯
诊 断 和预 防 有 重 要 的 指 导 意 义 ．
关键词 ： 据挖掘 ； 数 关联 规 则 ； 病例 诊 断
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用关联规则挖掘算法及其应用数据挖掘技术是指对大量的数据进行分析，探索数据之间的关系，从而发现有用的信息的过程，通常由数据预处理、数据挖掘、数据后处理三个步骤组成。
其目的是使数据转化为有用的知识，为决策提供支持。
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域中的一种重要技术，应用广泛。
关联规则挖掘算法的基本思想是通过分析数据中的相关项集，挖掘出不同项集之间的关联规则，从而发现相关性或相关规律。
例如，在超市购物时，如果顾客购买了牛奶和面包，可以推断出顾客还需要购买黄油，这便是关联规则挖掘的应用之一。
关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法主要有Apriori算法、FP-Growth算法、ECLAT算法等。
Apriori算法是最为经典的关联规则挖掘算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，即频繁出现的项集表示高频的模式。
其基本思想是通过寻找频繁项集来发现高度关联的集合，然后将它们转换成关联规则。
算法需要多次扫描数据集，通过迭代计算候选项集的支持度，将支持度超过阈值的项集作为频繁项集。
FP-Growth算法是近年来发展的一种高效的挖掘算法。
它将数据集压缩成一棵频繁模式树，以减少数据集的扫描次数。
该算法使用一种“不生成候选项集”的方法，即直接利用频繁项集在树中的结构，而不产生候选项集。
在以此方式从数据集中提取出频繁项集后，可以应用关联规则生成的方法发掘规则。
ECLAT算法是另一种常见的关联规则挖掘算法，也是一种基于频繁项集的算法。
该算法使用一种垂直数据存储的技术来管理数据集。
在这种存储方式下，每个项集用一个数组表示，数组中的每个元素代表一个事务，以便在寻找频繁项集时对每个项进行计数，以发现其支持度。
应用实例关联规则挖掘算法广泛应用于各行各业，如市场营销、网站推荐、医疗决策等领域。
下面介绍一些实际应用的例子。
在市场营销方面，关联规则挖掘算法可以用于预测顾客可能购买的商品，为企业定制个性化的广告宣传方案。
关联规则技术在数据挖掘中的应用
关联规则技术在数据挖掘中的应用
关联规则技术在数据挖掘中有广泛的应用，常见的应用包括：
1. 购物篮分析：关联规则被广泛应用于购物篮分析，可以帮助商家识别商品之间的关联性，帮助商家制定促销策略和优化产品布局。
2. 电信行业：关联规则在电信行业中可以用于分析用户的通话模式，识别不同用户群体之间的通话习惯，从而为用户提供更好的服务。
3. 医疗行业：关联规则可以用于医疗数据的分析，帮助医生识别疾病之间的关联性，提高疾病的诊断和治疗准确性。
4. 营销和广告：关联规则可以帮助营销人员了解消费者的购买模式和偏好，从而制定针对性的广告和推销策略，提高营销效果。
5. 网络安全：关联规则可以用于网络安全领域的入侵检测和异常行为识别，帮助识别和预测潜在的网络攻击。
6. 人员定位：关联规则可以应用于人员定位系统中，帮助识别人员之间的关联关系和行为模式，为人员定位和监控提供支持。
总之，关联规则技术在数据挖掘中可以帮助我们挖掘数据之间的关联性和模式，从而为各个领域提供更好的决策支持和业务优化。
关联规则挖掘举例
关联规则挖掘举例关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于从大量的数据集中发现物品之间的关联关系。
这些关联关系可以用一种形式化的方式表示，称为关联规则。
关联规则使用了前提和结论的形式，其中前提是一组物品的集合，结论是另一组物品的集合。
关联规则的形式为：“如果前提出现，则结论也会出现”。
这种关联关系的发现对于许多实际应用非常有用，例如市场篮子分析、电子商务推荐系统、医学诊断等。
下面举几个关联规则挖掘的例子，以说明其在实际场景中的应用：1.市场篮子分析：在超市中，通过挖掘顾客购买商品的数据，可以发现一些商品之间的关联关系。
例如，通过分析大量的购物数据，可以发现这样的规则：“如果顾客购买牛奶和麦片，则他们可能也会购买面包”。
这个规则可以帮助超市优化货架布局和销售策略，增加交叉销售和提高顾客满意度。
2.电子商务推荐系统：推荐系统通常基于用户的历史购买或浏览行为，为用户提供个性化的推荐。
关联规则挖掘可以辅助推荐系统发现商品之间的关联关系，并根据这些关联关系预测用户可能感兴趣的商品。
例如，“如果用户购买了手机和手机配件，则他们可能对电脑也感兴趣”。
通过这种方式，电子商务网站可以提高商品推荐的准确性，提高购买转化率。
3.医学诊断：关联规则挖掘还可以应用于医学领域，辅助医生进行疾病诊断。
通过分析医疗记录和疾病特征的数据，可以发现一些疾病之间的关联关系。
例如，通过挖掘大量的病例数据，可以发现这样的规则：“如果患者具有高血压和高血糖，则他们可能患有糖尿病”。
这些规则能够帮助医生进行早期预测和干预，提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
关联规则挖掘的过程通常包括数据预处理、关联规则生成和规则评估三个主要步骤。
数据预处理包括数据清洗、去重和转换等操作，以准备数据集用于关联规则挖掘。
关联规则生成阶段通过计算频繁项集，构建频繁项集的超集，从而生成所有可能的关联规则。
最后，规则评估阶段通过计算支持度和置信度等指标来评估关联规则的质量，并筛选出具有实际意义的规则。
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。
本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。
一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。
它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。
关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。
关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。
Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。
最后，通过检测置信度来生成关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。
FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。
二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。
通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。
以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。
医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。
关联规则在中医药研究中的应用
关联规则在中医药研究中的应用摘要：近年来，关联规则等数据挖掘方法不断引入中医药研究中，在探索分析中医药知识和规律方面发挥了重要的作用。
本文综述了关联规则在中医病因、病机、病症、证候及药物之间关系，名老中医经验传承，古今医案类方研究以及针灸处方、中药药性分析等方面的应用。
关键词：关联规则；数据挖掘；中医药；综述近年来，关联规则作为数据挖掘技术中应用较广的方法在中医药研究方面也逐渐增多。
关联指的是两个或多个变量的取值之间存在某种规律性中医药学是个伟大的宝藏，蕴含了丰富的知识和规律，如何更好的去发掘，许多科研工作者开始用关联规则的方法进行尝试。
现将关联规则方法在中医药研究中的应用，综述如下：1 关联规则在中医病因病机、病症、证候及药物之间的应用关联规则在中医病案方面的应用很广泛，也较实用。
中医病案由病因、病机、症状、证候、诊断、治法及方药等组成，是一个错综复杂的整体，但其中也有着密不可分的联系。
通过对中医病症、证候与方药之间、病因病机、治法与方药之间以及方剂规律之间关系的分析，从而认识疾病的发生发展规律，掌握疾病的诊疗特点，并且获得治疗疾病的最适宜方药。
1.1 中医病症、证候及药物之间关系的应用关联规则在探讨研究方证规律、证候与药物之间关系等方面作用突出，主要表现在通过证候寻找与之对应的方药，通过临床症状选择用药，从而避免使用大处方，更好的发挥中医药“简、便、廉、验”的优点。
孙秀丽等[1]收集了临床整理历代医家诊治中风病过程中出现的各种中风症状及药物等，发现言语蹇涩、口眼歪斜、半身不遂及左瘫右患这4个症状与防风、当归、川乌头及川芎这4味核心药物高度相关。
这些信息为中风的诊断和治疗提供有力的支持。
李文林等[2]分析名医临床治疗脾胃病病案，发现在脾胃病治疗方面，疾病证候、症状和药物之间存在多重关联关系，脾胃病基本证型以中虚气滞、肝胃不和、气滞血瘀、胃阴不足、气滞胃脘为主，且舌苔脉象与主证之间有着较高的吻合度。
数据挖掘领域中的关联规则挖掘与关联性分析研究
数据挖掘领域中的关联规则挖掘与关联性分析研究数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，是一项广泛应用于各个领域的技术。
关联规则挖掘和关联性分析是数据挖掘中的一项重要技术，用于发现数据之间的相关性和隐藏的规律。
本文将探讨关联规则挖掘的基本概念、方法和应用，并介绍关联性分析的相关研究。
首先，我们来了解关联规则挖掘的基本概念。
关联规则是指一个数据集中的项之间的关联关系。
常用的关联规则表示形式为“A->B”，表示项集A出现时，项集B也会相应地出现。
关联规则挖掘就是从一个数据集中寻找满足最小支持度和最小置信度阈值的关联规则。
关联规则挖掘的方法有多种，其中最常用的是Apriori算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的方法，通过频繁项集的扩展来逐步生成满足支持度和置信度要求的关联规则。
该算法的核心思想是通过候选项集的剪枝操作来减少搜索空间，从而提高效率。
在进行关联规则挖掘时，需要考虑两个重要指标：支持度和置信度。
支持度指的是项集在数据集中出现的频率，用来衡量项集的普遍程度；置信度指的是关联规则的准确性，用来衡量关联规则的可靠程度。
通过调整这两个指标的阈值，可以控制关联规则的数量和质量。
关联规则挖掘在许多领域都有广泛的应用。
在市场营销中，关联规则可以用于购物篮分析，帮助商家了解消费者的购买习惯，从而提供个性化的推荐；在医学研究中，关联规则可以用于疾病预测，通过挖掘患者的病历数据，发现与疾病相关的规律；在社交网络分析中，关联规则可以用于发现用户之间的互动模式，从而揭示人们的社交行为。
除了关联规则挖掘，关联性分析也是数据挖掘中一个重要的研究方向。
关联性分析主要研究数据之间的关联性，包括相关性分析、时间序列分析和多变量分析等。
关联性分析的目标是找出数据之间的关联关系，从而进行数据的预测、分类和聚类等任务。
在相关性分析中，我们通常使用相关系数来度量两个变量之间的线性关系。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
关联规则在冠心病中医临床证型诊断中的应用
支 持度 （ｕ ｐ ｒ） 交 易集 中包 含 ｘ 和 ｙ 的交 易数 与所 有 交 易数之 比 ， 为 ｓ ｐ ｏ ｔｘ ｙ） ｓ ｐ ｏ ｔ是 记 ｕ ｐ ｒ（ ，
规 则 ｘ ｙ 在交 易集 中的置 信度 （ｏ ｆ ｅｃ） ｃｎｉ ｎｅ 是交 易集 中包 含 ｘ 和 ｙ的 交 易数 与包 含 的交 易数 之 ｄ
更 新 的大规 模冠 心病 中 医临床 数据 库 ， 为 临床研 究 和 数据分 析 与 知识 挖掘 提 供宝 贵 的信 息源 ， 有重 要 将 具
研 究价值 。如果 能 利用 数 据仓 库 、 数据 挖 掘等 现代 智 能 技术 ， 并结 合 人工 智 能 、 统计 分 析等 传统 方 法 ， 海 从
Ｓｅ ． ０８ ｐｔ ２０
２ ０ 年 ９月 ０８
关联 规则在冠 心病 中医临床证 型诊断 中的应用
时 丽莎 ， 明 羽 ， 鲁 李 丹
（ 大连 海事大学 信息科 学技术学院 ， 辽宁 大连 １ ６ ２ ） １ ０ ６
摘
要： 利用冠 心病个体 化诊疗 系统 ， 集患者信 息 ， 用关联规 则方法 对患者 的信息进行挖 掘分析 ， 采 运 挖掘 出
单 因素 疾病 有 很大 的不 同 ， 现代 医学 疾病 防治 体 系和 临床 诊疗 模 式提 出了根 本性 的挑 战 。 心病 属 中 医 给 冠 学 “ 痹” “ 痛 ” “ 心痛 ” 范 畴 ， 医药治 疗 冠心病 有广 阔 的前 景和 巨大 的潜力 ［ 。 胸 、心 、真 等 中 １ ］ 中 医药 专 家在 诊治 冠 心病 的 临床 实践 中 ， 累 了大 量 临床资 料 ， 中蕴 含 着疾病 、 候 、 证诊 断 思维 积 其 证 辨 和 技巧 、 处方 用 药 、 治疗 方 法 、 证 演变 转 归及 发 展趋 势 等方 面 的重 要信 息 ［ 。如果 能 建 立 客观 真 实 、 态 病 ２ ］ 动
关联规则数据挖掘的研究及应用
个参 数描 述关联 规则 的属 性 。 可信 度 ： 可信 度 即是 “ 得 信 赖性 ” 值 。设 Ａ， Ｂ
是项 集 ， 对于 事务集 Ｄ， Ｂ∈Ｄ， ， ＡＥＤ， ＡｎＢ＝ Ａ
说 ， 据挖 掘 是 一 类 深 层 次 的数 据 分 析 … ， 据 数 数 挖 掘应该 更正 确地命名 为从数 据 中挖掘 知识 。
随着数据 挖 掘技 术 的发 展 与 成熟 ， 们 逐 渐 人 利用数 据挖掘 技术从 大量 的已有 累计数 据 中发 现
挖 掘 ； 势分 析 ； 差 分 析 ； 式分 析 等 。（ ）根 趋 偏 模 ２
据挖 掘 的数据库 分类 。关 系型 ； 变量型 ； 面向对象
有利用 价值 的信息 。现在数 据挖 掘技术 已广泛 应
及 授课老 师 ， 解决 学 生 在 网络 学 习过 程 中产生 来
的信息迷航 问题 。
铁锤 的顾客 中有 ７ ％ 的人 同时也 买 铁钉 ， ０ 这就 是 从购 物篮数 据 中提取 的关联 规则 。
２ １ 关联 规则 ．
１ 数 据 挖 掘 综 述
数据 挖掘 就是从大 量 的数 据 中提取 或挖掘 知
维普资讯
第 ２期
唐 晓东 ： 于 关 联 规 则 数 据 挖 掘 的研 究 及 应用 基
・ ５・ ４
包 的可信 度为 ８ ％ 。 ０ 支持 度 ： 支持度 （ ＝ ＝包含 Ａ和 Ｂ的元 组 Ａ＝ ＞
Ｖ０ ． １ Ｎｏ ２ １２ ．
Ｊ ｎ ．２ ｏ ｕｅ ｏ ８
关 联 规 则 数 据 挖 掘 的 研 究 及 应 用
唐 晓 东
（ 城 多 伦 多 国际 学 校 ， 苏 盐 城 盐 江 ２４ ０ ） ２ ０２
摘要 ： 在研 究 了经典的 关联 规 则算 法 Ａ ｒ ｒ 之后 ， 出 了类 Ｓ ｒ ｒ 的数 据挖 掘 算法 分析 学 生频 ｐｉ ｉ ｏ 提 ｐｉ ｉ ｏ 繁访 问的页面路径 ， 以提 供有 用的信 息给 网络 课 程设 计 者 以及 授课 老 师 ， 用 以解 决 学生在 网络
基于关联规则的数据挖掘技术在中医诊断中的应用
基金项 目： 省教 育厅重点资助项 目（０ ０ｋ ６ ｚ ） 安徽 ２ １ ｓ ０ｄ ２ 作者简介 ： 霞（９ ０一 ， ， 欧风 １７ ） 女 安徽肥东人 ， 助理研 究员， 硕士研究生， 主要从 事数据库与信息系统 集成方 面的研究
・
５ ４・
设 Ｄ是 事务数 据库 ， （ ， ， ， ） 所有 项 目的集合 ， 中 ， ＝１ … ， ，： ｉ ｉ … 是 ： 其 ， ｍ是一个 项 目． 每个 事务 是 一个 项集 ， 称 ＿ 为规则 ， 中 Ａ ｃ ， ｃ ，且 ｎ Ｂ ＝ ． 则 ÷ 其 ， ，
发现新 的规则 ，获取新 的症状 、辨 证和处方 之间的关 系
图 １ 病 历 数 据 预 处 理 流 程
Ｆ ｇ １ Ｍ ｅ ｉａ ｅ ｏ ｄ ｄ ｔ ｒ ｔ ｅ ｔ ｎ ｏ ｈ ｒ ｉ． ｄ ｃ ｌｒ ｃ ｒ ａａ ｐ ｅ ｒ ａ ｍｅ ｔｆ ｗｃ ａ ｔ ｌ
３ １ 关联 规则 的概念 ．
３ 基于关联规则数据挖 掘技术 的应 用
数据 挖掘 的方 法有关 联规 则 、 列模 式 、 经 网络 、 序 神 分类 规则 和 聚类 分析 等 ， 用不 同 的技 术 可以发 现不 采 同类 型 的知识 ． 本文 主要介 绍关 联规则 技术 在肝 病 中医诊 断上 的应 用 ， 出肝 病 的症 状 与处方 、 找 症状 与辨 证 、
称为“ 证候” 通过对证候的辨识而确定的病理本质 ， ； 称为“ 证素” 由病位 、 ； 病性证素所构成的诊断名称 ， 称为
“ 证名 ” 证候 、 素和证 名 ， 同组 成 了“ ． 证 共 证素 辨证 体系 ” ． 证素 辨证研 究 的核心 问题是 证素 的确认 ， 即通 过 临床 收集 到的信 息寻 找构成 证 的基本元 素 ． 如果一 组症 状群 呈现稳 定 的相互关 系 ， 可 以确定病 位与 病性 的 就 最小单 位 ． 准确地 判断 证素 ， 便抓住 了疾 病 当前 的病理本 质 ． 临床上 收集 的 四诊 资料存 在不 完整 性 、 噪声 和不一 致 性等 特点 ， 能直 接 用 于数 据 挖掘 ． 进 行数 据 含 不 在 挖 掘之 前 ， 须对 中医 临床上 的数 据进行 规 范化 的预处理 ， ｉ 中医临床 数据规 范化 预处理 的流程 图． 必 图 是
聚类分析与关联规则挖掘
聚类分析与关联规则挖掘聚类分析和关联规则挖掘是数据挖掘领域中两个重要的技术方法。
它们能够从大量的数据中发现隐藏的模式和关系，对于决策支持和业务发展具有重要意义。
本文将分别介绍聚类分析和关联规则挖掘的概念、应用以及挖掘过程，并探讨它们在不同领域中的实际应用案例。
一、聚类分析聚类分析是将一组对象划分为具有相似特征的多个类别的过程。
它能够帮助我们发现数据中的内在结构，将相似的对象进行分组，从而更好地理解数据和模式。
聚类分析的过程包括选择适当的聚类算法、确定合适的距离度量，以及评估和解释聚类结果。
聚类分析在许多领域中都有广泛的应用。
在市场营销领域，我们可以使用聚类分析来对消费者进行细分，帮助企业了解不同群体的需求和偏好，从而优化产品定位和营销策略。
在医学领域，聚类分析可以帮助医生对患者进行分类，预测疾病的发展趋势，优化治疗方案。
在社交网络分析中，聚类分析可以帮助我们识别社区结构，了解不同群体之间的联系和影响。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据项之间频繁关联关系的方法。
它能够挖掘出频繁出现的数据项组合，并通过计算支持度和置信度等指标来评估关联性的强度。
关联规则通常采用“如果...那么...”的形式，能够帮助我们发现特定条件下的潜在关系和规律。
关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统、网络流量分析等领域有着广泛的应用。
在市场篮子分析中，我们可以通过挖掘购买商品之间的关联规则，提供交叉销售的策略建议。
在推荐系统中，关联规则挖掘可以帮助我们推荐用户可能感兴趣的物品或内容。
在网络流量分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现异常或恶意的网络活动，提高网络安全性。
三、聚类分析与关联规则挖掘的应用案例1. 零售行业的市场篮子分析在零售行业中，使用聚类分析和关联规则挖掘可以帮助商家了解不同商品的潜在关联性，优化产品陈列和促销策略。
例如，通过挖掘顾客购买记录的关联规则，商家可以发现“购买尿布的顾客也经常购买啤酒”，进而将尿布和啤酒放在相邻位置，增加销售额。
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析随着医疗领域数据的不断增长和电子健康记录系统的普及，医疗数据挖掘成为了医疗领域中一个重要的研究方向。
其中，关联规则分析算法是医疗数据挖掘中常用的一种技术手段，它可以帮助医疗机构发现潜在的疾病关联、药物相互作用等信息。
关联规则分析算法是从大规模数据集中寻找频繁项集，并根据频繁项集构建关联规则的一种数据挖掘方法。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法可以用于探索患者疾病的相关因素、研究疾病之间的相互关系、预测患者的疾病风险等。
关联规则分析算法主要包括两个步骤：频繁项集挖掘和关联规则生成。
频繁项集指的是在给定的数据集中，经常一起出现的物品的集合。
频繁项集挖掘的目标是找出数据集中的所有频繁项集。
关联规则是基于频繁项集生成的，它表示物品之间的关联关系，包括前项和后项，并定义了一个可信度度量。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法通常使用的是Apriori算法。
Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，它基于一条核心原则：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
Apriori算法的基本思想是通过扫描数据集多次来发现频繁项集。
它从项集中找出频繁1项集（每个项单独为一个频繁项集），然后通过组合频繁k-1项集生成候选k项集，再判断候选项集是否频繁。
通过不断迭代的方式，找出所有的频繁项集。
关联规则的生成是在频繁项集基础上进行的。
在Apriori算法中，关联规则的生成可以是基于置信度或者基于支持度来进行筛选。
置信度是指当前规则的前项发生时，后项也发生的概率，而支持度是指规则的前项和后项同时出现的频率。
根据具体的需求，可以使用不同的度量标准来筛选关联规则。
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法可以用于多个场景。
例如，疾病关联分析可以帮助医疗机构发现潜在的疾病之间的联系，可以用于疾病预测和预防措施的制定。
药物相互作用分析可以帮助医生和药师评估患者的用药安全性，减少药物的不良反应。
患者健康风险评估可以通过关联规则分析算法挖掘出与特定疾病相关的风险因素，从而提供个性化的预防措施。
基于关联规则的数据挖掘在医疗诊断中的应用
表 １ 病症状代码表
代码
Ｈ Ｐ ２
症状
咳嗽 高烧
代码
Ｐ ３ Ｐ ４
症状
腹 痛 头痛
代码
Ｐ ５ ＝ Ｐ ６
症状
抽 搐 胸 闷
代码
Ｐ ７ Ｐ ８
症状
咯血 麻痹
代码
Ｐ ９
症状
眩 晕
扫描病 人数据库并结合病症 代码表将病人 的病症数据转化 为可 以处 理 的代 码 ， 对照病 人 的诊 断码 ， 然后 形 成 了病人就 诊的数据表 ， 如表 ２ 所示 ：
成为—个非 常重要 的研 究课题 。
１ 数据挖掘在 医学上的应用
ｔ
医学信息［主要包括体征参数、 ２ ］ 化验结果等的纯数据 ， 电、 脑 心电等信号 ， 超 、Ｔ Ｂ Ｃ 等图像 ， 病人的身份记
录、 症状描述等文字 ， 以及用 于科普 教育 的动画 、 和视频信 息 ， 语音 具有信 息容量大 、 据类型 复杂 、 数 冗余 空缺值 多、 内容关联繁琐等特点 。医学 信息所具 有 的这 些特 点 ， 使得 医学 数据挖 掘与普 通 的数据挖 掘存在 较大 差异 ， 决定 了医学数据挖掘 的特殊性 。医学数据库是一个 庞大 的数据 资源 ， 每天 都会有 大量 相 同 的或 部分 相 同的信 息存储在其 中。比如 ， 于某些 疾病 ， 对 病人所表现 的症状 、 化验 的结 果 、 采取 的治疗措 施都可能 完全一样 。这些 大量模糊 的、 不完整 的、 带有 噪声的原始信息 ， 在数 据挖掘 之前 ， 必须 对这些信 息进 行清理 和过滤 ， 确保数 据一 致性 ， 将其变成适合挖掘 的形式 。 数据挖掘技术善于从缺乏 先验信息 的海量数据 中发现隐含 的有意 义的知识 ， 未来趋 势及行 为 ， 出前 预测 做 瞻性 的基 于知识 的决 策。正是这种优势使得数 据挖掘技术在分析 医学数据 的研究 中被广泛地 采用并取 得 了许 多有价值 的成果 。
中医证型的关联规则挖掘
中医证型的关联规则挖掘中医证型的关联规则挖掘是一种分析中医临床数据的方法，旨在发现不同中医证型之间的相互关联和规律。
中医证型是根据中医理论和临床经验对患者症状表现进行综合分析后得出的分类结果，每个证型代表了一种特定的病理机制和治疗方案。
通过挖掘证型之间的关联规则，可以揭示不同中医证型之间的内在联系，为中医临床诊断和治疗提供依据。
关联规则挖掘是一种数据挖掘的方法，通过分析数据集中项之间的关联性来发现隐藏在数据背后的规律。
在中医证型的关联规则挖掘中，数据集可以是临床病历数据，包含了大量患者的症状、体征、疾病信息等。
首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。
然后，使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法或FP-growth算法，来挖掘证型之间的关联规则。
通过中医证型的关联规则挖掘，可以得出一些有用的结论。
首先，可以发现不同证型之间的共同特征和差异，从而进一步理解不同证型的病理机制。
其次，可以发现一些常见的证型组合，这些组合可能代表了一些常见的疾病模式。
此外，还可以发现一些互斥的证型，即某些证型在同一个患者身上不会同时出现，这对于诊断和治疗具有重要的指导意义。
中医证型的关联规则挖掘在中医临床实践中具有广泛的应用价值。
通过挖掘证型之间的关联规则，可以辅助医生进行疾病分类和诊断，提高临床决策的准确性。
同时，还可以为中医药的个体化治疗提供参考，根据患者的证型组合来选择最适合的治疗方法和药物。
此外，中医证型的关联规则挖掘还有助于中医理论的深入研究和发展，为中医的现代化转型提供科学的支持。
总之，中医证型的关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘方法，可以揭示中医证型之间的关联规律，为中医临床诊断和治疗提供科学依据。
这一方法的应用将进一步推动中医的现代化发展，提高中医临床的效果和质量。
医疗健康中的疾病关联挖掘方法研究
医疗健康中的疾病关联挖掘方法研究随着医疗健康领域数据的爆炸性增长，疾病关联挖掘成为了医学研究的重要任务。
疾病关联挖掘旨在发现不同疾病之间的关联性，以帮助医生更好地了解疾病的复杂性和相互作用，为疾病的预防、诊断和治疗提供科学依据。
在疾病关联挖掘的方法研究中，统计学和机器学习技术被广泛应用。
其中，关联规则挖掘是一种常用的方法。
关联规则挖掘通过发现一组项之间的频繁关联性来揭示潜在的关系。
在医疗健康领域，可以将疾病和其他相关因素（如基因、环境因素等）作为项，通过分析数据集中的频繁项集和关联规则来揭示疾病之间的关联。
除了关联规则挖掘，网络分析技术也被广泛应用于疾病关联挖掘中。
网络分析通过构建和分析疾病之间的复杂网络关系图来揭示疾病之间的相互作用。
网络分析可以帮助我们理解疾病之间的关联模式，并发现潜在的治疗靶点和药物。
例如，通过分析蛋白质相互作用网络，研究人员可以发现疾病之间的跨界关联，并开发出新的治疗方法。
此外，文本挖掘技术也在疾病关联挖掘中发挥着重要作用。
文本挖掘可以从大量的医学文献中提取疾病之间的关联信息。
通过构建文本语料库，运用自然语言处理和机器学习技术，可以从文献中自动提取出与疾病相关的关键词、症状和治疗方法，以及疾病之间的关联性。
这些信息对于了解疾病之间的联系以及研究疾病的起源和治疗方法提供了重要的参考。
另一种常用的疾病关联挖掘方法是基于数据挖掘和机器学习的预测模型。
预测模型通过分析大量的疾病数据，如基因表达数据、临床数据、生理数据等，来预测疾病之间的关联和发展趋势。
这些模型可以帮助医生识别患者的风险因素，提前进行干预和治疗，从而降低疾病的发病率和死亡率。
此外，近年来出现的生物信息学技术，如基因测序和蛋白质组学，也为疾病关联挖掘提供了新的机遇。
通过对基因组和蛋白质组的大规模测序数据进行分析，研究人员可以发现疾病相关的基因和蛋白质，揭示疾病的致病机制和相关途径，为疾病的预防和治疗提供新的思路。
总之，疾病关联挖掘方法的研究在医疗健康中具有重要意义。
临床分析挖掘病例数据中的关联性
临床分析挖掘病例数据中的关联性近年来，随着医学技术的不断发展，临床研究已经开始广泛应用数据挖掘技术，以发掘潜在的关联性和规律性。
临床医学数据中蕴含着大量的信息，通过挖掘这些数据，研究人员可以获取对疾病发生、诊断和治疗更深入的了解。
本文将就临床分析挖掘病例数据中的关联性进行讨论。
第一部分：研究目的和背景在临床研究中，了解病例之间的相互关联性对于病情判断和治疗决策至关重要。
数据挖掘技术可以帮助我们通过大规模数据的分析，发现这些关联性和规律性，为临床决策提供有力的依据，从而提高疾病诊断和治疗的准确性和效果。
第二部分：数据挖掘方法和技术数据挖掘是通过从大量数据中提取知识和信息的过程。
在临床分析中，数据挖掘可以通过以下几种方法实现：1.关联规则分析：通过发现不同因素之间频繁出现的关联规则，从而发现潜在的关联性。
2.分类与预测分析：通过对已知数据进行学习，建立预测模型，预测未知病例的发展和结果。
3.聚类分析：将相似的病例进行聚类，以发现相似病例之间的关联性和规律性。
4.时间序列分析：通过对时间序列数据的挖掘，研究人员可以了解疾病随时间的变化趋势和规律。
第三部分：挖掘关联性的应用举例通过数据挖掘技术，我们可以发现大量病例数据中的关联性和规律性，为临床决策提供有力的支持。
以下是几个临床分析中挖掘关联性的应用举例：1.药物与副作用关联性分析：通过对大量病例数据中药物使用和副作用发生的关联规律进行分析，可以及早发现不良反应，并提供给医生参考。
2.疾病与基因关联性分析：通过挖掘病例数据中的基因信息，与疾病之间是否存在关联，可以为疾病的诊断和治疗提供重要依据。
3.临床指标与预后关联性分析：通过对临床指标和病例预后结果之间的关联性进行分析，可以预测不同临床指标对于预后的影响，并为患者的治疗决策提供科学依据。
第四部分：挖掘关联性的挑战与解决方案当然，在实际应用中，临床研究人员会面临一些挑战，比如数据的获取和处理、数据的质量和可靠性、模型建立的复杂性等。
临床医学数据分析与挖掘技术研究
临床医学数据分析与挖掘技术研究引言随着医疗技术的不断发展，各种临床数据的收集、存储和管理已经成为医疗行业的必然趋势。
这些数据包含了病人的临床信息、就诊记录、检验报告等诸多方面，并且数据量越来越大。
医疗行业需要利用这些数据，进行医疗决策、疾病分析、治疗规划等，提高治疗效果、节约医疗资源。
本文将探讨医学数据分析与挖掘技术在临床医学领域的应用和前景。
一、基本概念1. 临床医学数据临床医学数据指医生根据患者的现病史、既往史、体格检查和检验等，进行的临床诊断和治疗时所产生的各种数据信息。
例如，患者的病史、体检图像、就诊记录、检验结果等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种快速有效地从大量数据中提取隐含信息的自动化过程。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等方法。
3. 数据分析数据分析是指利用数学和统计方法对数据进行分析，从数据中获取有用信息，以支持决策。
二、数据分析在临床医学中的应用1. 临床决策支持临床决策支持系统（CDSS）是利用临床医学数据和计算机技术，帮助临床医生进行诊断和治疗决策的软件系统。
其中数据挖掘技术可以用于CDSS中，以寻找和预测潜在的临床问题。
CDSS除了可以辅助开展每个病人的健康调查，历史记录等，还可以协助医生识别可持续控制或改变治疗计划。
2. 疾病分析数据挖掘技术使得医生可以更好的理解和治疗疾病。
例如，医院可以通过大数据技术分析患者的就诊记录，了解不同年龄段、不同区域的患者流行病学特征，从而制定针对性的预防措施和治疗方案。
3. 质量评估数据分析可以帮助医院进行质量控制和评估，以支持医院制定优化医院管理的政策。
例如，医院可以通过分析患者就诊流程、药物使用以及相关信息，发现治疗过程中的瑕疵，及时纠正改进。
三、数据分析在临床医学中的技术挑战1. 数据质量由于临床医学数据来源于多个不同的系统和设备，数据质量和精度可能受到多种因素影响，如数据错误、数据重复、数据不完整、数据不一致等。
因此，数据处理和解析变得更加复杂和困难。
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ｌ 关联规则挖掘概述
１１ 相关概 念 ．
关联 规则挖 掘就是 通 过计算 大 型事 务数 据集 中单个 项或 者 多个项组 成 的项 集 出现 的频 率 和各 个项集 出 现的条件概率 ，找出数据集中存在的频繁模式和隐含的关联规则 ，从而预测事务的发展趋势。典型例子是 购物篮分析 ， 通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯川 。 设卢 ｛，， ｝ 项 的集合 。设 任 务相关 的数 据Ｄ是数 据库 事务 的集合 ，其 中每个 事务 ｚ 项 的集合 ， ｆｉ…， 是 ｌ２ 是
（． １ 漳州卫生职业学 院 信息技术部 ，福建 漳州 ３ ３０ ；２ 漳州市 医院 病理科 ，福建 漳 州 ３３ ０ ６ ００ ． ６ ００）
摘要 ：将关联规则挖掘应用于 临床疾病 诊断工作 ，力求找出数据 中各层 次因素问的关 联关系 ，挖掘疾病数据库中
的关联规则 。通过实例试 图发现 吸烟 、环境 污染 、职业性 致肺 癌因素 、肺部慢性疾病 等因素与肺癌 的发生与诊断 问的关联关 系，从而发现肺癌疾病 与它产生的可能因素问的规 则 ，利用规则模式 指导肺癌的诊断与预防。并期望
第 ２ 卷第４ ６ 期 ２１ ００年 ７月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｑｈ ｒ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｉａ ｖ ｒ ｉ ｏ Ｑｉ Ｕｎ ｙ
Ｖｏ．６。 ４ １２ Ｎｏ．
Ｊ ｌ，０ ０ ｕｙ２ １
关联 规则挖掘在 临床诊 断中的应用研究
林 长方 ‘ ，黄毓珍
（ ） ｌ ｎ ｆ ｑ ｅ ｔ１ｉ ｍ ｅ （） １ Ｌ ＝ ｄ ｒ ｕｎ ｔ ｓｔＤ ； ｉ ｆ ｅ ｅ ｓ
．
收 稿 日期 ：２ １ － ４ ０ ０００ — ４ － 作 者简 介 ：林长 方 （ ０ ８ ，男 ，福 建漳州 人 ，讲 师 ．在 读硕 士 ，主要 从事数 据库技 术研 究 ，ｌｅ ｕｎ＠ｔ６ ｏ １７一） ｉ ｔ ａ ｇ ２ ． ｍ・ ｎｈ ｃ
随着计算机技术的发展 ， 数据库技术及信息管理系统等在医疗机构 的应用越来越广泛 ，促使医疗相关 信息的数字化，信息量剧增 ，由此导致信息过量难消化 、真假难分，形式不一致难处理等 困惑 ，最终导致 “ 数据过剩 、知识贫化”的困局。如何在浩瀚的数据当中找 出有价值的知识和规则 ，挖掘数据中所隐藏的 规律来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策 ，更好地为医院的决策管理 、医疗 、科研 和教学服务是当前急 需 解决 的问题 ， 面对 这一 难题 ， 文采 用关联 规 则挖 掘技术 发现 疾病 与其 可能 的致 病 因素 之 间的关联模 式 ， 本 期望借此关联模式对疾病的诊治和预防提供有价值的指导意见。
（ ０）｝ １ （ １ ｒFra bibliotekｒ ＝ ｋ １ ） ｅｕ ｎ Ｕｋ ； Ｌ
Ｐ ｏ ｅ ｕ ｅａ ｒ ｒ ｇｎ ｋ；ｉ ｓ ） ｒ ｃ ｄ ｒ ｏ ｉ ｉ ｅ（ ｎ ｕ ｏ ＬＩ ＿ ｐ ｍ
＿
脱 接 （ ～４ ）和剪枝 （ Ｉ 步 ５～７ ）函数算法
（ ）ｏ ｅｃ ｔ ｅ，∈Ｌ． １ ｆ ａｈｉｍｓｔＩ ｋ ｒ ｅ １
使得， 。设是一个项集 ，事务 包含当且仅当Ａ Ｔ ４ ， ＿ ｃ。 关联规则是形如 ＝ 的蕴涵式 ，其中Ａ ｗ ， ＝ ＞ ｃＩ ＿ 并且Ａ Ｂ＝ 。它具有两个重要属性 ： ， Ｉ Ａ 支持度 Ｓ：ＰＡｕ ） （ Ｂ ，即 两个集合在事务集Ｄ 和 中同时出现的概率。
以此为例研究关联规则挖掘在疾病诊断各方 面的应用 。
关 键 词 ：数 据 挖 掘 ；关 联 规 则 ；疾 病 诊 断
中图分 类号 ：Ｔ ３ １ ３ ． Ｐ Ｉ． ２ １ ３
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ — ８ Ｘ（ １）４ ｏ ３ － ４ ０ ７ ９ ４ ２ ０ｏ － ０ １０ ０
・
３ ２・
（ ）Ｆ￣ ２Ｌ－ ； ＋Ｉ ２ ｏ ， 一 －ｈ≠ “ ）
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
２１ ０ ０年
（ ）Ｃ ｐｏ ｉｇｎＬ－ｒ ｎｓｐ； ∥ ３ ￣ａｒｉ． ｅ（ ｌ ｉ＿ｕ） 根据频繁 （ － ） 项集产 生候选ｋ 项集 ｒ＿ ’ ａ ｋＩ 一 一 （ ４）Ｆｒ ａｈ ｒｎａｔ ｎ ∈ 帕 描数据库 ，以确定每个候选项集的 支持度 ｏ ｃ ａｓｃｏ Ｄｆ ｔ ｉ ｆ
法 ， 项集用于探索（＋ ）项集 。首先 ，找出频繁 ｌ项集的集合 ，该集合 记作厶。厶用于找频繁２ 项集的 １ ， 一 一 — 集合 ，而￡ 用 于找￡， ： ，如此 下去 ，直 到不 能找 到频 繁 项 集拉 ’ 。 Ａ ｒｒ ｐｉ ｉ ｏ算法ｐ 使用逐层迭代找出频繁项集 输 人 ：事 务数 据库Ｄ；最小 支持 度 阈值 。 输 出 ：Ｄ中的频繁 项集 ￡ 。 算法流程：
（ ５）Ｃ＝ｕ ｓｔ ｋ１ ｒｓｂｅ（ ，； Ｃ ｆ
（ ６）Ｆｒ ａｈ ａ ｄ ａ ｃ ｏ ｅｃ ｃｎ ｉ ｔ ∈Ｇ ｄｅ
（７）ｃｃ ｕ ｔ＋； ． ｎ＋ ｏ
／ 获得撕 包含 的候选项集 ／
（ ）ｌ ８
（ ￡ ｃ ｃ ｏｎ＿ ｉ＿ｕ ） ９） 产【∈ ． ｕｔｍ ｎ ｓｐ ｅ ＞
置信度 ｃ： Ｉ ） Ｐ ，即在出现项集 的事务集Ｊ中，项集 Ａ ［ ） 也同时出现的概率 。 同时满足最小支持度阈值（ｉ＿ｕ） ｍｎ ｓｐ和最小置信度 阈值（ｉ ｃｎ 的规则称为强规则。 ｍｎ ｏｆ ＿ ）
１２ 关联 规则 算法—Ａ ｏｉ 法 ． ｒ 算 Ａ ｒｒ ｐｉ ｉ ｏ 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法 。它使用一种称作逐层搜索的迭代方
（ ｆ ｅｃ ｉ ｍ ｅ ｆ “ ２）ａ ａｈ ｔ ｓｔ２ ｒ ｅ ∈ ｌ
（ ｉｈ１ 『１… （ｔ一 １ ， 一１ （ 【 ！＜２ －］ｈ ｎ ３）ｆ ｉ ＝厶２＾ ＾ ，七 ２ 【 ２） ， ］１ ｋ ） ｅ ｛ （ ］ 【 ＝ｆ 七 ＾ Ｉ－ ［２ ｔ （ ）ｃ １ｌ； ４ ０， ２ 每 两个项集连接一起