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关联规则学习论述
资料介绍
一、关联规则学习的基本概念
关联规则学习（Association Rule Learning）是数据挖掘领域中一种重要的无监督学习方法，主要用于发现数据集中不同项之间的有趣关联或相关性。其核心思想是通过分析数据中项集的出现频率和关联性，揭示隐藏在数据中的模式和规律。该方法最早由Agrawal等人于1993年提出，最初应用于购物篮分析（Market Basket Analysis），旨在发现顾客购买商品之间的关联关系，如“购买面包的顾客中有80%也会购买牛奶”。随着技术的发展，关联规则学习已广泛应用于零售、金融、医疗、推荐系统等多个领域。
二、关联规则的数学定义
在关联规则学习中，通常将数据集表示为事务集，每个事务是一个项集。设I = {i1, i2, ..., im}为所有项的集合，D为事务集，每个事务T是I的一个子集，且每个事务都有一个唯一的标识符TID。
关联规则是形如X → Y的蕴含式，其中X ⊂ I，Y ⊂ I，且X ∩ Y = ∅。X称为规则的前件（Antecedent），Y称为规则的后件（Consequent）。
（一）支持度（Support）
支持度表示项集X ∪ Y在事务集D中出现的频率，即包含X和Y的事务占总事务数的比例。其计算公式为：
Support(X → Y) = P(X ∪ Y) = (Number of transactions containing X ∪ Y) / (Total number of transactions in D)
支持度反映了规则的普遍性，支持度太低的规则可能不具有实际意义。
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