数据挖掘算法之关联规则
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
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四、关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值 型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动 态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）= 2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而 在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打 印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层 次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维关联规则和多维关联规则。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联 规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的 一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则 只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段 的信息，是两个维上的一条关联规则。
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
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数据挖掘中的关联规则算法使用方法教程
数据挖掘中的关联规则算法使用方法教程数据挖掘是一门通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和信息的技术。
关联规则算法是数据挖掘中的重要工具，用于发现数据集中的关联关系和规律。
本教程将介绍关联规则算法的基本概念、使用方法和常见问题。
一、关联规则算法概述关联规则算法主要用于发现数据集中的关联关系和规律，它可以帮助我们了解事物之间的相互关系，并通过这些关系进行预测和推断。
常见的应用场景包括购物篮分析、市场篮子分析、推荐系统等。
关联规则算法通过分析频繁项集和支持度，找到频繁项集之间的关联规则。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的组合项集，支持度是指某个项集在数据集中出现的频率。
通过计算支持度和置信度，可以找到具有较高置信度的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat算法。
接下来将逐一介绍这些算法的使用方法。
二、Apriori算法1. Apriori算法基本原理Apriori算法是关联规则算法中最常用的一种算法。
它通过迭代的方式逐步生成频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
Apriori算法的基本原理如下：- 生成频繁1项集；- 循环生成候选k项集，并计算支持度；- 剪枝：删除支持度低于阈值的项集，得到k频繁项集；- 生成关联规则，并计算置信度。
2. Apriori算法使用步骤使用Apriori算法进行关联规则挖掘的步骤如下：- 输入数据集：准备一份包含项集的数据集；- 设置支持度和置信度的阈值；- 生成频繁1项集；- 根据频繁1项集生成2频繁项集；- 通过剪枝操作得到k频繁项集；- 根据频繁项集生成关联规则，并计算置信度；- 输出频繁项集和关联规则。
三、FP-Growth算法1. FP-Growth算法基本原理FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树来快速发现频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法的基本原理如下：- 构建FP树：将数据集构造成FP树，每个节点表示一个项，每个路径表示一条事务；- 构建条件模式基：从FP树中抽取频繁1项集，并构建条件模式基；- 通过条件模式基递归构建FP树；- 根据FP树生成关联规则。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
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五、关联规则挖掘的相关算法
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五、关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori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。其核心是 基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关 联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小 支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集 合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定 义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被 留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。 Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
关联分析的目的：找出数据库中隐藏的关联网。一般用Support(支 持度)和Confidence(可信度)两个阀值来度量关联规则的相关性，引入 lift(提高度或兴趣度）、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法随着大数据时代的来临，数据挖掘作为一种数据分析的方法，被越来越多的人所重视。
其中关联规则挖掘算法是其中的一种，今天我们就来探讨一下这种算法。
一、什么是关联规则挖掘算法？关联规则挖掘算法是一种在数据中发现变量之间关系的方法，其中涉及两个或两个以上的变量之间的关联。
例如，购物篮分析可以使用该算法，从中分析出消费者经常购买的商品组合。
该算法通常用于市场营销、产品建议等领域。
二、关联规则挖掘算法的优点1. 可以在大规模数据集上进行运算关联规则挖掘算法可以在大规模数据集上运算，因为它不需要预处理数据。
这种优点使得它在实践中非常有用，可以帮助人们更好地了解顾客或消费者行为。
2. 可以快速确定规则该算法可以快速确定规则，因为它可以使用较少的比较来确定规则。
这种快速的计算和确定规则的能力可以减轻与该算法的实施相关的工作。
3. 可以为制定实用的营销策略提供支持关联规则挖掘算法可以为制定实用的营销策略提供支持，因为它可以确定消费者对不同产品或服务的偏好和与之相关的属性。
这种知识可以为决策者制定更好的营销策略提供支持。
三、如何使用关联规则挖掘算法？1. 找到数据首先，为了使用关联规则挖掘算法，需要找到有关变量之间关系的数据。
2. 清洗数据然后需要对数据进行清洗。
清洗数据可以去掉无用的信息，以及错误的信息。
3. 建立模型接着需要建立模型。
建立模型包括确定变量和规则。
此过程可以使用统计学和机器学习的方法。
4. 评估模型一旦模型确定后，需要评估模型。
评估模型的目的是确定模型的准确性和应用范围。
一般使用统计学方法做模型评估。
5. 应用模型最后需要应用模型。
应用模型是指在实际数据中测试模型，判断该模型是否是有效的。
四、总结关联规则挖掘算法是一种用于确定数据集中变量之间关系的算法。
该算法在大规模数据集上拥有出色的表现，可以快速确定规则，在制定营销策略时非常有用。
使用关联规则挖掘算法的过程可以分为找到数据，清洗数据，建立模型，评估模型和应用模型。
《数据挖掘中关联规则算法研究》范文
《数据挖掘中关联规则算法研究》篇一一、引言随着信息技术和大数据时代的飞速发展，数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究的重要课题。
关联规则算法作为数据挖掘的核心技术之一，能够从大量数据中提取出有价值的信息和知识。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则算法的研究现状、常用算法及其应用领域。
二、关联规则算法概述关联规则算法是一种在大规模数据集中寻找项集之间有趣关系的技术。
其主要目标是发现数据集中项集之间的关联性或因果结构，从而帮助人们更好地理解和利用数据。
关联规则算法通常用于购物篮分析、用户行为分析、生物信息学等领域。
三、常用关联规则算法1. Apriori算法：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过寻找频繁项集来生成关联规则。
Apriori算法通过不断迭代，逐步找出满足最小支持度和最小置信度的规则。
2. FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种改进的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树（FP-Tree）来发现数据集中的频繁项集和关联规则。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法具有更高的效率。
3. Eclat算法：Eclat算法也是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是将数据库分割成若干个不相交的子集，然后对每个子集进行局部搜索，最后将局部搜索结果合并得到全局的关联规则。
四、关联规则算法的应用领域1. 购物篮分析：通过分析顾客的购物行为，发现商品之间的关联关系，从而帮助商家制定更有效的营销策略。
2. 用户行为分析：在互联网领域，通过分析用户的浏览、点击等行为数据，发现用户兴趣之间的关联关系，为个性化推荐等应用提供支持。
3. 生物信息学：在生物信息学领域，关联规则算法可以用于分析基因、蛋白质等生物分子之间的相互作用关系，从而揭示生物系统的复杂网络结构。
五、研究现状与展望目前，关联规则算法已经广泛应用于各个领域，并取得了显著的成果。
然而，随着数据规模的日益增大和复杂性的提高，传统的关联规则算法面临着诸多挑战。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法数据挖掘是伴随着信息技术的不断发展而产生的一种新的工具和方法。
它可以从大量的数据中挖掘出有用的信息，并为实际决策提供帮助。
关联规则算法是其中的一种重要方法，它可以找到项集之间的关系，并预测未来的行为或者趋势。
接下来，我们将对关联规则算法进行详细的介绍。
一、关联规则算法的定义关联规则算法是在数据挖掘中使用频率最广泛的算法之一。
其基本思想是通过寻找数据之间的关联，提取出频繁出现的项集以及项集之间的关系。
在实际应用中，关联规则算法可以广泛应用于市场营销、电子商务、人口统计学等领域。
它可以帮助用户挖掘到有用的信息，理清数据之间的关系，从而做出更明智的决策。
二、关联规则算法的原理关联规则算法有两个基本参数：支持度和置信度。
支持度是指指定的项集在总事务中出现的频率。
置信度则是指在满足条件A的前提下，出现B的概率。
关联规则算法通过计算这两个参数来判断各个项集之间的关系。
举个例子：假设我们想要了解一个超市的销售情况。
我们首先需要确定项集，比如说可乐和糖果在同一笔订单出现的概率。
如果我们设定支持度为50%，即一笔订单至少含有一种可乐和一种糖果，那么我们就可以通过统计数据得到可乐和糖果同时出现的频率。
如果这个频率高于50%，那么我们就可以得出这两个项集之间存在关联规则。
三、关联规则算法的应用关联规则算法可以应用于很多领域，如市场营销、电子商务、人口统计学等。
在市场营销方面，关联规则算法可以帮助企业挖掘到产品之间的关联性，从而了解顾客的需求和偏好，并制定相应的定价策略。
在电子商务中，关联规则算法可以根据用户购买历史记录来推荐相似的产品，提高用户的购买率。
在人口统计学方面，关联规则算法可以帮助政府了解不同人群之间的联系，从而制定更为精准的政策。
四、关联规则算法的优缺点优点：关联规则算法具有较高的算法效率，可以处理大规模数据。
其结果易于理解，可以呈现给用户。
同时，关联规则算法可以挖掘出隐藏在数据中的规律性，帮助用户发现新的信息。
关联规则算法过程
关联规则算法过程关联规则算法，又称为关联分析算法，是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中项目之间的关联关系。
这些关联关系可以用于预测未来事件，或者用于制定更好的商业策略。
一、算法介绍关联规则算法的目的是发现数据集中项目之间的关系，这种关系可以用频繁项集来表示。
频繁项集是一个包含频繁项的项集，频繁项是在数据集中出现频率较高的项。
关联规则算法的基本思想是：在数据集中找出频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。
关联规则是由一个前项和一个后项组成，前项和后项都是频繁项集。
关联规则的意义是：如果一个事物包含前项，则它也很可能包含后项。
关联规则可以用以下形式表示：前项→ 后项。
二、算法流程关联规则算法的流程如下：1. 扫描数据集，计算每个项的出现频率。
2. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的项。
3. 构造长度为2的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
4. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
5. 根据长度为2的频繁项集，构造长度为3的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
6. 选取阈值min_sup，过滤掉出现频率低于min_sup的候选集。
7. 根据长度为3的频繁项集，构造长度为4的候选集，并扫描数据集，计算每个候选集的出现频率。
8. 重复上述步骤，直到不能生成更长的候选集为止。
9. 根据频繁项集生成关联规则。
10. 用关联规则进行预测或制定商业策略。
三、算法优化关联规则算法的时间复杂度很高，因为它需要在数据集中生成大量的候选集。
为了提高算法的效率，可以采用以下优化方法：1. 压缩数据集：对于出现频率较低的项，可以将它们从数据集中删除，从而减少候选集的数量。
2. 停止生长：当生成的候选集中有一个子集不是频繁项集时，就可以停止生成更长的候选集了。
3. 剪枝：当一个候选集的所有子集都是频繁项集时，它自己也是频繁项集，可以将它加入频繁项集中。
数据挖掘中的关联规则分析算法
数据挖掘中的关联规则分析算法数据挖掘是一种从大量数据中搜寻模式和隐藏信息的过程。
关联规则分析是数据挖掘中的一种常用算法，旨在找出数据集中存在的关联规则，即一组频繁同时出现的项目。
本文将介绍与关联规则分析算法相关的概念、方法和应用场景。
一、基本概念1. 支持度：支持度是指给定数据集中一个项目集的出现频率。
例如，支持度为10%表示项目集出现在数据集中的10%的事务中。
2. 置信度：置信度是指从包含给定项目集的事务中选择另一个项目时，选择该另一个项目的可能性。
例如，置信度为50%表示选择另一个项的时候，有50%的可能性该项与项目集一起出现。
3. 频繁项集：指在给定数据集中出现频率高于预定阈值的项集。
4. 关联规则：指一组频繁同时出现的项目的组合。
关联规则通常以形式“A→B”的规则呈现，其中A和B都是项目集。
二、算法流程1. 找出频繁项集：在给定数据集中寻找项集，其支持度高于预定阈值。
一个简单的方法是采用Apriori算法。
Apriori算法是一种基于遍历候选项并剪枝的算法。
该算法采用候选项和间隔查找技术来查找频繁项集。
2. 生成关联规则：从频繁项集中可以派生出关联规则。
对于生成的每个频繁项集，从中选择一个项，根据支持度和置信度的限制来判断该项是否应该从项集中删除。
3. 评估和筛选规则：评估确定的规则以确定它们的属实性。
使用给定支持度和置信度将每个分配的规则与数据集中的情况进行比较，来评估它的重要性。
（学习算法过程中需要使用训练数据）。
三、应用场景1. 购物篮分析关联规则分析可以用于购物篮分析，以确定哪些商品有更大的机会一起购买。
例如，当一个人购买了鸡蛋和面包时，可以推断出他们也可能购买牛奶。
2. 电子商务电子商务公司可以使用关联规则分析来推荐商品。
例如，当一个客户浏览了一件商品时，电子商务公司可以使用关联规则来推荐其他相关的商品。
3. 医疗诊断关联规则分析可以用于医疗诊断，以帮助医生快速识别疾病。
例如，当一个患者具有某种症状时，可以使用关联规则确定是否有其他相关症状，从而更快地诊断疾病。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法在数据挖掘领域，关联规则算法被广泛应用于挖掘数据集中的关联模式和规律。
关联规则算法能够帮助我们发现数据集中的各种关联性，从而为决策制定和市场营销等领域提供重要参考。
一、概述关联规则算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过发现数据集中的频繁项集和相关规则来挖掘数据中的关联性。
其主要目标是找出数据项之间的相关关系，从而帮助人们了解数据集的特征和规律。
关联规则算法主要采用两个评估指标来衡量关联规则的质量，即支持度和置信度。
二、Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，通过逐层扫描事务数据库并利用候选集生成的方法，快速找出频繁项集。
Apriori算法的核心思想是通过剪枝策略来降低计算复杂度，从而提高算法的效率。
三、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于FP树的关联规则挖掘算法。
与Apriori算法相比，FP-growth算法在构建频繁项集时不需要生成候选集。
它首先构建一棵FP树，然后利用该树的特殊结构来高效地挖掘频繁项集。
FP-growth算法具有较高的效率，并且能够处理大规模数据集。
四、关联规则的评估除了找出频繁项集外，关联规则算法还需要对挖掘得到的规则进行评估，以筛选出具有实际意义的关联规则。
常用的评估指标包括支持度、置信度、提升度、兴趣度等。
这些指标可以帮助我们判断关联规则的重要性和可靠性，并作为决策制定的依据。
五、应用领域关联规则算法在很多领域都有着广泛的应用。
在市场营销中，我们可以通过关联规则算法分析顾客的购买行为，从而提高产品销售和推荐服务的效果。
在医疗领域，关联规则算法可以帮助医生诊断疾病和预测患者的风险等。
此外，关联规则算法还可以应用于网络推荐、网络安全、社交网络分析等方面。
六、未来发展趋势随着大数据时代的到来，关联规则算法也面临着一些挑战和机遇。
未来的发展趋势主要集中在提高算法的效率和准确性方面。
关联规则的四种算法
关联规则的四种算法关联规则是数据挖掘领域中的一个基础方法，其主要用于寻找一个数据集中不同属性之间的关系和规律。
在实际的应用场景中，关联规则算法被广泛应用于市场营销、电商推荐、客户分析等领域。
本文将介绍关联规则的四种经典算法：Apriori算法、FP-growth算法、ECLAT算法和SPMF算法，并分别从算法原理、实现过程、优缺点等多个方面进行详细的介绍。
一、Apriori算法Apriori算法是关联规则中的一种基础算法，它是R. Agrawal和R. Srikanth于1994年提出的。
该算法的主要思想是：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也应该是频繁的。
这意味着如果一个项集没有达到最小支持度的要求，那么包含这个项集的项集必定不能达到最小支持度要求。
Apriori算法的实现过程主要分为两个步骤。
第一步是生成候选项集，即根据原始数据集生成所有可能出现的项集，包括单项、双项、三项等。
第二步是计算每个项集的支持度，并根据最小支持度对项集进行筛选，得到频繁项集。
Apriori算法的优点是它的思想简单易懂，容易实现。
然而，由于该算法需要生成大量的候选项集，因此它的计算复杂度比较高，而且在处理大规模数据时不够高效。
二、FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的关联规则算法，它最早是由Han J.和Kamber M.在2000年提出的。
该算法主要采用基于前缀树的方法，先将原始数据集转换为一棵FP树（频繁模式树），然后通过对FP树的递归遍历，得到所有的频繁项集。
FP-growth算法的实现过程主要分为两个步骤。
第一步是构建FP树，即对原始数据集进行一个预处理，生成一棵FP树。
第二步是遍历FP树，根据FP树的头指针表和条件模式基，递归地生成频繁项集。
FP-growth算法的优点是它不需要生成大量的候选项集，可以减少计算复杂度，同时也具有较高的效率和准确率。
同时，该算法也具有较好的扩展性和灵活性，可以通过实现不同的优化方式来适应不同的数据集。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法数据挖掘是通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关系和规律的过程。
而关联规则挖掘算法就是其中的一种重要方法，它帮助我们发现数据集中的频繁项集和关联规则。
一、关联规则挖掘算法简介关联规则挖掘算法是指在事务型数据中挖掘频繁项集和关联规则的方法。
频繁项集指的是在一组数据事务中频繁出现的项集，而关联规则则是指形如{A}→{B}的规则，其中A和B为项集。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
二、Apriori算法Apriori算法是最早被提出和广泛应用的关联规则挖掘算法之一。
它基于频繁项集的性质，使用候选集和剪枝策略来逐步生成频繁项集。
1. 候选集生成Apriori算法的第一步是生成候选集，即通过扫描数据集来获取初始的候选项集C1。
然后根据C1生成候选项集C2，再根据C2生成C3，以此类推，直到生成不再增长的候选集。
2. 剪枝策略在生成候选集的过程中，Apriori算法采用了一种称为“Apriori性质”的剪枝策略，即如果一个项集不是频繁的，那么它的超集也不是频繁的。
这样可以减少不必要的计算。
3. 频繁项集生成通过候选集生成步骤得到的候选集，通过扫描数据集来计算支持度，并筛选出频繁项集，即满足最小支持度阈值的项集。
4. 关联规则生成根据频繁项集，生成关联规则。
对于每个频繁项集，可以根据置信度阈值来筛选出满足条件的关联规则。
三、FP-growth算法FP-growth算法是一种用于挖掘频繁项集的高效算法。
它通过构建一种称为FP树的数据结构，显著减少了候选项集的生成和扫描数据集的次数。
1. 构建FP树FP-growth算法首先通过扫描数据集构建FP树。
FP树是一种前缀树，它通过链接相似的项集，将频繁项集的信息压缩到了树中。
2. 构建条件模式基通过FP树，可以获取每个项集的条件模式基。
条件模式基是指以某个项集为后缀的路径集合。
3. 递归挖掘频繁项集利用条件模式基，可以递归地挖掘频繁项集。
数据挖掘中的关联规则与分类算法
数据挖掘中的关联规则与分类算法在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，对海量数据的处理成为了一项重要的任务。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决大数据分析和应用的重要手段之一。
而在数据挖掘的领域中，关联规则与分类算法是两个常用且核心的技术。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中用于发现不同变量之间关联关系的方法。
其核心思想是通过挖掘数据集中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
关联规则通常由两个部分组成：前项和后项。
例如，在超市购物数据中，一条关联规则可以表示为“牛奶→面包”，其中“牛奶”为前项，而“面包”为后项。
关联规则的发现对于销售策略的制定具有重要意义。
根据关联规则的挖掘结果，超市可以制定相关的促销措施，比如在购买牛奶的同时推荐购买面包。
关联规则的挖掘需要通过计算支持度和置信度来确定其有效性。
支持度表示几个项同时出现的概率，而置信度则表示包含前项的项集中同时包含后项的概率。
通过设定支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定关联性的规则。
二、分类算法分类算法是数据挖掘中用于根据已知类别的样本数据来构建分类模型的方法。
分类模型可以根据样本的特征向量来判断其所属类别。
分类算法通过将样本数据划分到不同的类别中，从而实现对未知样本的分类预测。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种通过根据样本的特征来进行判断的树状结构。
它根据样本数据的属性值创建一系列判定条件，通过不断划分样本空间，最终得到一个判定类别的模型。
朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，利用样本数据的概率分布来判断其所属类别。
支持向量机算法通过将样本映射到高维空间，构建超平面实现对不同类别的判别。
分类算法的选择需要根据实际应用场景和数据特点来确定。
不同的算法在不同的数据集上的表现也会有所不同。
因此，在进行分类算法选择的时候，需要充分考虑数据的特性和问题需求。
三、关联规则与分类算法的应用关联规则和分类算法在实际应用中可以相互结合，发挥出更大的作用。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式从大量数据集中挖掘出隐藏的模式、关系和规律的过程。
而在数据挖掘的过程中，关联规则挖掘算法被广泛应用于发现数据集中的相关性。
一、关联规则挖掘算法的概述关联规则挖掘算法主要用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是描述这些频繁项集之间的关联性的规则。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选项集生成的算法，它通过逐层扫描事务数据库来发现频繁项集；而FP-growth算法则是一种基于前缀树的算法，它通过构建一种称为FP树的数据结构来高效地挖掘频繁项集。
二、Apriori算法的原理和步骤Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其基本原理是通过逐层扫描事务数据库，从候选项集生成频繁项集。
以下是Apriori算法的基本步骤：1. 初始化：将每个单个项作为候选项集，并对事务数据库进行扫描，计算每个项的支持度。
2. 剪枝：根据最小支持度阈值，删除不满足支持度要求的候选项集。
3. 连接：根据频繁项集的特点，将多个满足支持度要求的候选项集进行连接，生成新的候选项集。
4. 重复步骤2和步骤3，直到无法生成新的候选项集为止。
5. 最后得到的频繁项集即为所求。
三、FP-growth算法的原理和步骤FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，其主要原理是通过构建FP树来存储事务数据库，并利用FP树的特性来挖掘频繁项集。
以下是FP-growth算法的基本步骤：1. 构建FP树：遍历事务数据库，统计每个项的支持度，并基于支持度构建FP树。
2. 构建条件模式基：通过遍历FP树的每个项，构建该项对应的条件模式基，以及该项的条件FP树。
3. 递归挖掘频繁项集：对于每个项，以其对应的条件FP树为输入，递归地应用FP-growth算法挖掘频繁项集。
数据挖掘关联规则算法
数据挖掘关联规则算法一、前言数据挖掘是当今信息时代的重要技术之一，其应用范围涉及到金融、医疗、电商等多个领域。
关联规则算法是其中的一种经典算法，能够从大量数据中挖掘出有用的关联规则，为决策提供依据。
本文将详细介绍关联规则算法的相关知识和应用。
二、概述1. 关联规则算法定义关联规则算法是指在大量数据中寻找出现频率较高的事件之间的关系，并以此形成一组规则。
这些规则可以帮助我们了解事物之间的联系，从而更好地进行决策。
2. 关联规则算法原理关联规则算法主要包含两个步骤：频繁项集生成和关联规则生成。
频繁项集生成是指在数据集中寻找出现频率较高的项集；而关联规则生成是指根据频繁项集生成满足置信度要求的强关联规则。
3. 关联规则算法应用关联规则算法在市场营销、商品推荐、医学诊断等领域都有广泛应用。
例如，在电商平台上，通过分析用户购买行为，可以挖掘出用户的购买偏好，从而推荐相关商品。
三、频繁项集生成1. Apriori算法Apriori算法是关联规则算法中最经典的一种算法。
该算法采用迭代的方式，从单个项开始逐步生成频繁项集。
具体步骤如下：（1）扫描数据集，统计每个项的支持度。
（2）对于支持度大于等于阈值的项，将其组成一个频繁1-项集。
（3）根据频繁1-项集生成候选2-项集，并统计其支持度。
（4）对于支持度大于等于阈值的2-项集，将其组成一个频繁2-项集。
（5）重复以上步骤，直到不能再生成更多的频繁k-项集为止。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的快速关联规则挖掘算法。
该算法通过构建一个FP树来实现高效地挖掘频繁模式。
具体步骤如下：（1）扫描数据集，统计每个项的支持度，并按照支持度降序排列。
（2）基于排序后的数据集构建FP树。
（3）从FP树中选取出现次数最多的项作为条件模式基，生成条件FP 树。
（4）递归地对条件FP树进行构建，直到不能再生成更多的频繁项集为止。
四、关联规则生成1. 置信度置信度是指在一个规则中，前提发生的情况下结论发生的概率。
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代，随着数据规模的不断增加，数据挖掘技术越来越受到重视。
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据，发现其中的规律和模式，并据此做出合理的决策。
在数据挖掘中，关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术，本文将对它们进行详细介绍。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据中的关联关系。
关联规则通常用来描述数据之间的相关性，并找出一些隐藏的规律和关系。
它可以被应用于很多领域，例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。
一个典型的关联规则可以表示为“A→B”，意思是当事件A发生时，事件B也会发生。
其中A和B可以是单个项或者项集。
1.找出频繁项集在关联规则挖掘中，首先需要找出频繁项集。
频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。
找出频繁项集有多种算法，其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。
而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
2.计算关联规则在找出频繁项集之后，接下来需要计算关联规则。
计算关联规则的方法通常有两种，一种是基于支持度和置信度的方法，另一种是基于卡方检验的方法。
支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指如果项集A出现，则项集B也出现的概率。
通过对支持度和置信度的限定，可以筛选出符合要求的关联规则。
3.应用关联规则找出关联规则之后，可以将其应用于实际业务中。
例如在市场营销中，可以根据关联规则来设计促销活动；在医疗诊断中，可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。
因此，关联规则在实际应用中具有广泛的价值。
二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术，它用来找出在数据集中频繁出现的项集。
数据挖掘——关联算法
数据挖掘——关联算法⼀、概念关联（Association）关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在⼀起。
关联规则（AR，Assocaition Rules）⽤于从⼤量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。
（购物篮分析）协同过滤（CF，Collaborative Filtering）协同过滤常常被⽤于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来⾃于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。
（推荐系统）⼆、关联规则1、相关数据指标两个不相交的⾮空集合X、Y，如果X -> Y，就说X -> Y是⼀条关联规则。
强度：⽀持度（Support）：support（{X -> Y}） = 集合X与集合Y中的项在⼀条记录中同时出现的次数 / 数据记录的个数 ⾃信度（Confidence）：confidence（{X -> Y}）集合X与集合Y中的项在⼀条记录中同时出现的次数 / 集合X出现的次数效度：提升度（Lift）：度量规则是否可⽤的指标，描述的是相对于不⽤规则，使⽤规则可以提⾼多少，提升度⼤于1，规则有效 lift（{X -> Y}） = confidence（{X -> Y}） / support（{X -> Y}）2、计算步骤扫描数据集，统计⼀级候选集出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼀级项集从⼀级项集中国，组合⼆级候选项集，统计数据集中它们出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼆级项集从⼆级项集中，组合三级候选项集，统计数据集中他们出现的次数……将得到的项集作为结果返回⼤致过程如下：3、使⽤python实现关联算法（apriori算法）！apriori 包不⽀持DataFrame的数据格式，需要将数据转化为array数组#导⼊如下格式的数据#变换数据格式，然后通过apriori⽅法进⾏处理transform = data.groupby(by='交易ID').apply(lambda x: list(x.购买商品)).valuesresult = list(apriori(transform))输出result并观察，发现如下规律#该数据格式包含各种项集和所对应的⽀持度、⾃信度、提升度'''RelationRecord(items=frozenset({'可乐'}),support=0.4,ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(),items_add=frozenset({'可乐'}),confidence=0.4,lift=1.0)])'''#items = items_base + items_add#遍历result，得到每个项集（X 与 Y ，并得到相对应的⽀持度、⾃信度和提升度supports = []confidences = []lifts = []bases = []adds = []for i in result:supports.append(i.support)confidences.append(i.ordered_statistics[0].confidence)lifts.append(i.ordered_statistics[0].lift)bases.append(list(i.ordered_statistics[0].items_base))adds.append(list(i.ordered_statistics[0].items_add))#将结果转化为容易处理的数据框get_result = pd.DataFrame({'base': bases,'add': adds,'support': supports,'confidence': confidences,'lift': lifts})#得到如下的数据框，其中有不同项集及其对应结果，可通过关联规则得到符合的关联项三、协同过滤1、相关数据指标协同过滤简单来说就是利⽤某兴趣相投、拥有共同经验的群体的喜好来推荐⽤户感兴趣的信息。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法数据挖掘是一门利用计算机技术从大量数据中发现潜在模式和信息的过程。
在数据挖掘中，关联规则算法是一种常用的技术，用于发现数据集中的相关关系。
关联规则分析在商业智能、市场营销、电子商务等领域有着广泛的应用，它可以帮助企业了解客户购买行为、优化商品摆放位置、提高销售额等。
关联规则算法的基本概念是通过发现数据项之间的共同出现模式来确定它们之间的关联关系。
在关联规则算法中，有两个重要指标：支持度和置信度。
支持度指的是某个项集在所有的事务中出现的频率，而置信度则表示当一个项集出现时，另一个项集也出现的概率。
常用的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是关联规则分析中最经典和最早的算法之一。
它的基本思想是：首先找到数据集中所有的频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
Apriori算法包含两个主要步骤：扫描数据库以获取频繁项集和使用频繁项集生成关联规则。
在扫描数据库的过程中，Apriori算法会生成候选项集，并使用支持度来剪枝，以找出频繁项集。
然后，根据频繁项集生成关联规则，并使用置信度来筛选出符合要求的关联规则。
FP-Growth算法是一种更有效的关联规则算法，它通过建立基于前缀树的数据结构FP树来发现频繁项集。
FP-Growth算法包含三个主要步骤：构建FP树、挖掘频繁项集和生成关联规则。
在构建FP树的过程中，FP-Growth算法会将事务按照频繁项集的顺序进行排序，然后使用这些排序后的事务构建FP树。
接下来，通过遍历FP树来挖掘频繁项集，并使用置信度来生成关联规则。
关联规则算法的应用场景非常广泛。
在市场营销中，企业可以利用关联规则算法将相关产品进行组合销售，从而提高销售额。
在电子商务中，关联规则算法可以帮助电商平台推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户的购买率。
在医疗保险中，关联规则算法可以分析医疗数据，帮助保险公司识别高风险人群，制定相应的保险政策。
数据挖掘关联规则算法
数据挖掘关联规则算法概述在当今大数据时代，数据挖掘成为了一项重要的技术。
而关联规则算法是数据挖掘中的一种重要方法，可以用于从大量的数据中挖掘出有价值的关联关系。
本文将详细介绍数据挖掘关联规则算法的原理、应用、优缺点以及改进方法等内容。
原理关联规则算法是一种基于频繁项集的数据挖掘技术。
其原理是通过找出事务数据集中频繁出现的项集，然后根据这些项集生成关联规则，用于描述特定事件之间的关联关系。
关联规则通常由两部分组成：前项和后项。
例如，一个关联规则的形式可以表示为A->B，其中A和B分别被称为规则的前项和后项。
这个规则可以解释为，如果一个事务中包含了前项A，那么很可能也包含后项B。
关联规则的质量可以通过两个指标来衡量：支持度和置信度。
支持度指的是包含前项和后项的事务在总事务中的比例，而置信度指的是包含前项的事务中同时包含后项的比例。
通过这两个指标，我们可以确定关联规则的相关性和可靠性。
应用关联规则算法在市场篮子分析、销售预测、推荐系统等领域有着广泛的应用。
市场篮子分析市场篮子分析是指分析顾客购买行为中的关联关系，通过挖掘频繁项集和关联规则，可以了解到顾客在购买商品时的偏好和习惯。
这对于超市促销活动的制定和商品摆放的优化具有重要意义。
销售预测通过关联规则算法可以挖掘出产品之间的关联关系，从而可以进行销售预测。
例如，如果某个产品的销量与其他产品之间存在着一定的关联关系，那么在制定销售策略时可以根据这些关联规则进行决策，以提高销售效果。
推荐系统关联规则算法也可以应用于推荐系统中。
通过挖掘用户的购买历史和兴趣，可以生成个性化的商品推荐列表。
这样可以提高用户的购买满意度，促进销售增长。
优缺点关联规则算法有以下几个优点：1.简单直观，易于理解和实现。
2.不需要事先对数据进行假设或模型的约定。
3.可以从大规模数据中挖掘出有价值的关联关系，发现隐藏在大数据中的商业机会。
然而，关联规则算法也存在一些缺点：1.关联规则会产生大量的结果，其中很多是不具有实际意义的。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法
数据挖掘中的关联规则挖掘方法数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式、关系和规律的技术，已经在各个领域得到了广泛应用。
其中，关联规则挖掘是数据挖掘的重要任务之一，旨在从数据集中挖掘出物品之间的频繁关联关系。
本文将介绍数据挖掘中常用的关联规则挖掘方法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及关联规则评估方法。
一、Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其基本思想是通过逐层搜索的方式，从含有k个项的频繁模式集构建含有k+1个项的频繁模式集，直至无法继续生长为止。
具体而言，Apriori算法包括以下步骤：1. 初始化：扫描数据集，统计每个项的支持度，并根据最小支持度阈值过滤掉不满足条件的项。
2. 生成候选集：根据频繁项集构建候选集，即通过组合频繁项集生成含有k+1个项的候选集。
3. 剪枝：剪枝操作用于去除候选集中不满足Apriori性质的项，即如果一个候选项的子集不是频繁项集，则该候选项也不可能成为频繁项集。
4. 计算支持度：扫描数据集，统计候选项集的支持度，并根据最小支持度阈值过滤掉不满足条件的候选项。
5. 迭代生成频繁项集：根据支持度筛选后的候选项集作为新的频繁项集，继续进行候选集生成、剪枝和支持度计算的过程，直到无法继续生成新的频繁项集为止。
二、FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于数据结构FP树的关联规则挖掘算法，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在构建频繁项集时能够避免候选集的生成和扫描数据集的过程，从而提高了挖掘效率。
具体而言，FP-Growth算法包括以下步骤：1. 构建FP树：通过扫描数据集，构建一颗FP树，其中每个节点表示一个项，并记录该项在数据集中的支持度。
2. 构建条件模式基：对于每个项，构建其对应的条件模式基，即以该项为后缀的所有路径。
3. 递归挖掘频繁模式：对于每个项，通过递归的方式挖掘其条件模式基，得到频繁模式集。
数据挖掘中的关联规则算法
数据挖掘中的关联规则算法数据挖掘是一种从大规模数据集中提取出有价值的信息和知识的过程。
它包括多种技术和方法，其中关联规则算法是一种非常有用的技术。
一、什么是关联规则算法？关联规则算法是一种数据挖掘算法，用于发现数据集中不同项之间的关系。
它通常用于市场篮子分析，即研究顾客购物清单中不同商品之间的购买关系。
例如，一个顾客买了薯片和可乐，另一个顾客买了薯片和花生酥，可以发现薯片是两个购物清单的共同商品。
通过分析这种关联关系，商家可以更好地组织促销活动和布局商品的位置。
二、如何计算关联规则？关联规则算法通常涉及三个重要概念：支持度，置信度和提升度。
支持度是一个项集出现在数据集中的频率，计算公式为：支持度=（包含项集的交易数目）/（总交易数目）置信度是在包含一个项集的交易中，另一项也会被购买的概率。
计算公式为：置信度=（包含两个项集的交易数目）/（包含一个项集的交易数目）提升度则刻画一个项的出现是否对另一个项的出现构成影响。
计算公式为：提升度= P（A且B）/ P（A）× P（B）其中P（A且B）是同时包含A和B的交易数目，P（A）和P （B）分别是包含A和B的交易数目。
三、关联规则如何应用？关联规则算法在市场篮子分析中应用非常广泛。
商家可以根据分析结果，将相关商品放在同一位置，以刺激顾客购买。
例如，假设在分析过程中发现，顾客购买了薯片的同时，也有很大概率购买可乐。
商家可以在店内将这两个商品放在一起展示，引导顾客购买。
此外，关联规则算法在其他领域也得到了广泛应用。
例如，医疗领域中，可以通过分析患者病历中不同症状的关联关系，帮助医生提高诊断效率和准确度。
四、关联规则算法存在的问题及解决方法关联规则算法的主要问题是基于大量数据进行分析，会产生大量的规则，其中许多规则是无意义的或不具有实际应用价值的。
例如，如果一组商品之间的关系非常强，但仅在非常少数的交易中出现，这样的规则可能并不具有实际应用价值。
解决这个问题的一种方法是设置阈值，只选择满足一定条件的规则进行分析。
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数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)(2009-09-20 21:59:23)转载标签：分类：DMdm在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。
关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。
关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。
那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。
更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。
现实中，这样的例子很多。
例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。
这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。
这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。
比如人寿保险，一份保单就是一个事务。
保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。
保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。
这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。
通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。
在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。
可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。
设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。
W 中的每个事务T 是一组物品，T R。
假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。
关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I，且A ∩B= 。
一般用四个参数来描述一个关联规则的属性：1．可信度（Confidence）设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联规则A→B 的可信度。
简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。
如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。
2．支持度(Support)设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。
支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。
如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。
3．期望可信度(Expected confidence)设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。
期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。
如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的关联规则的期望可信度就是20 ％。
4 ．作用度(Lift)作用度是可信度与期望可信度的比值。
作用度描述物品集A 的出现对物品集B 的出现有多大的影响。
因为物品集B 在所有事务中出现的概率是期望可信度；而物品集B 在有物品集A 出现的事务中出现的概率是可信度，通过可信度对期望可信度的比值反映了在加入“物品集A 出现”的这个条件后，物品集B 的出现概率发生了多大的变化。
在上例中作用度就是70 ％/20 ％=3.5。
可信度是对关联规则的准确度的衡量，支持度是对关联规则重要性的衡量。
支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。
有些关联规则可信度虽然很高，但支持度却很低，说明该关联规则实用的机会很小，因此也不重要。
期望可信度描述了在没有物品集A 的作用下，物品集B 本身的支持度；作用度描述了物品集A 对物品集B 的影响力的大小。
作用度越大，说明物品集B 受物品集A 的影响越大。
一般情况，有用的关联规则的作用度都应该大于1，只有关联规则的可信度大于期望可信度，才说明A 的出现对B 的出现有促进作用，也说明了它们之间某种程度的相关性，如果作用度不大于1，则此关联规则也就没有意义了。
二、关联规则的挖掘在关联规则的四个属性中，支持度和可信度能够比较直接形容关联规则的性质。
从关联规则定义可以看出，任意给出事务中的两个物品集，它们之间都存在关联规则，只不过属性值有所不同。
如果不考虑关联规则的支持度和可信度，那么在事务数据库中可以发现无穷多的关联规则。
事实上，人们一般只对满足一定的支持度和可信度的关联规则感兴趣。
因此，为了发现有意义的关联规则，需要给定两个阈值：最小支持度和最小可信度，前者规定了关联规则必须满足的最小支持度；后者规定了关联规则必须满足的最小可信度。
一般称满足一定要求的（如较大的支持度和可信度）的规则为强规则（Strong rules）。
在关联规则的挖掘中要注意以下几点：1、充分理解数据。
2、目标明确。
3、数据准备工作要做好。
能否做好数据准备又取决于前两点。
数据准备将直接影响到问题的复杂度及目标的实现。
4、选取恰当的最小支持度和最小可信度。
这依赖于用户对目标的估计，如果取值过小，那么会发现大量无用的规则，不但影响执行效率、浪费系统资源，而且可能把目标埋没；如果取值过大，则又有可能找不到规则，与知识失之交臂。
5、很好地理解关联规则。
数据挖掘工具能够发现满足条件的关联规则，但它不能判定关联规则的实际意义。
对关联规则的理解需要熟悉业务背景，丰富的业务经验对数据有足够的理解。
在发现的关联规则中，可能有两个主观上认为没有多大关系的物品，它们的关联规则支持度和可信度却很高，需要根据业务知识、经验，从各个角度判断这是一个偶然现象或有其内在的合理性；反之，可能有主观上认为关系密切的物品，结果却显示它们之间相关性不强。
只有很好的理解关联规则，才能去其糟粕，取其精华，充分发挥关联规则的价值。
发现关联规则要经过以下三个步骤：1、连接数据，作数据准备；2、给定最小支持度和最小可信度，利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；3、可视化显示、理解、评估关联规则。
三、关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。
一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。
算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。
从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。
如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
四、关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。
例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。
例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。
换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。
例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。
5. 关联规则挖掘的相关算法1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集Apriori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。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。