关联规则

支持度&置信度

\(Support(X\rightarrow Y)=\frac{(X\bigcup Y)}{n}\)

\(Confidence(X\rightarrow Y)=\frac{(X\bigcup Y)}{X}\)

因果关系≠关联性

置信度和支持度都是统计出来的条件概率，不能说明全部的问题

Apriori算法

1. 计算出所有的频繁集

2. 基于频繁集生成满足最小置信度的规则，产生的规则称为强规则

算法流程：

重要定理

1. 如果一个集合是频繁项集，则它的所有子集都是频繁项集。假设一个集合{A,B}是频繁项集，则它的子集{A}, {B} 都是频繁项集。
2. 如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集。假设集合{A}不是频繁项集，则它的任何超集如{A,B}，{A,B,C}必定也不是频繁项集。

根据定理1和定理2易知：若\(X\rightarrow Y\)是强规则，则\(X,Y,XY\)都必须是频繁项集。