数据挖掘学习笔记（一）
由于疫情原因我们学校开展了网课教学，总溜号，课下补回来叭。
第六章前半部
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关联规则
支持度：牛奶和面包“同时”购买的事物。占所有事物的2%
置信度：在所有购买牛奶的事物中，购买面包的占比60% -
频繁项集
关联规则的挖掘过程
找出所有的频繁项集→产生强关联规则。
有趣的关联规则（强规则）：设定支持度和 置信度的最小阈值。 -
频繁项集发现的算法–Apriori算法（先验算法）
应用范畴：布尔型关联规则。
集合的反单调性：若一个集合不能通过测试，则它所有的超集都不能通过测试。超集概念
先验性质：某项集不是频繁得→其所有超集都不是频繁的
某项集是频繁的→其所有非空项集一定是频繁的 -
生成强规则
若满足，则输出一个强规则：s→（l-s）。