1、關(guān)聯(lián)分析及案例應(yīng)用-數(shù)據(jù)挖掘2010-07-28版權(quán)聲明：轉(zhuǎn)載時請以超鏈接形式標(biāo)明文章原始出處和作者信息及本聲明http:/analyst- 定多少才合適？沒有最合適， 當(dāng)然是這兩個值越高出來的規(guī)則越有說服力，但這樣的規(guī)則往往很難得到。所以我個人認(rèn)為只要符合業(yè)務(wù)需求且合理，都可以進(jìn)行部署。建議將支持度和置信度從低往高不斷調(diào)整，查看規(guī)則的變化情況。舉個簡單的例子，某條規(guī)則置信度為90%規(guī)提升水平為2,而支持度只有1%原始數(shù)據(jù)量有1000萬。請問，這條規(guī)則是否有意義？我們可以看到這條規(guī)則的規(guī)模有10萬，且有較高的置信水平，所以它的實際部署能力還是比較強(qiáng)的。4、再說說提升水平lift這個參數(shù)。假定設(shè)

2、定規(guī)則的最小閥值為支持度30%置信度為60%然后你得到了很多的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。比如有這么一條，總數(shù)據(jù)10000個，A商品6000個，B商品7500個，然后同時購買A和B的4000個。我們發(fā)現(xiàn)A-B（即購買了a的同時購買b）這條規(guī)則也是一條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。支持度為二4000/1000o=40%置信度=4000/6000=66.7%.但是我們發(fā)現(xiàn)原總數(shù)據(jù)集中，購買b產(chǎn)品的比例有75%要大于66.%,即購買a產(chǎn)品會對購買b產(chǎn)品產(chǎn)生反向作用，即負(fù)相關(guān)。所以才有了lift這樣一個參數(shù)，來彌補(bǔ)支持度和置信度在解釋規(guī)則方面的不足：Lift=P(AUB)/P(A)P(B)ID牛奶可樊1YN2NNID商品1牛奶j交易格

3、式2青菜1耕乾當(dāng)lift=1時，AB互相獨立當(dāng)lift1時，AB正相關(guān)即A/B中一個的出現(xiàn)，都提升了另外一個出現(xiàn)的可能性。關(guān)聯(lián)分析在clementine中的具體案例實現(xiàn)-數(shù)據(jù)2010-08-09版權(quán)聲明：轉(zhuǎn)載時請以超鏈接形式標(biāo)明文章原始出處和作者信息及本聲明http:/analyst- O 自定義叵使用分區(qū)數(shù)據(jù)最低條件支持度：最小規(guī)則置信度(%)：最大前項數(shù)：最大規(guī)則數(shù)：叵僅包含標(biāo)志變量的真值后項tlPK視則ID實例支持度%置信度%胡則支持%提升部署能力5_5,DOOOOOp.ODOOOO3421920.6423744.901127215.743_3000000p_5.oooaoo3119B1S.66笛2E49011.27213763_33.0000.p_22.0000.p25.0000.75383.5625320.9431,6822.6363240000.pT.OOOO.口3.0000005S343.226470.84817732.3533_15.0000.p_30.0000.口600000071373.4927.030.9431.5S72.5473_2.000000p_17,0000.口30.0000.804037727.51.0371.6212733口24一口000p_2DOOOOO口8.00000065292.7327.5G0.7541.8531.977