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文檔簡介

項集X成為數據集D上的生成元，如果不存在真子集YX使得support(X)=suppor（Y。生成元X是頻繁的生成元，如果support（X）滿足最小支持度閾值。設?D問：僅使用?和他們的支持度計數，你能確定項集A是否頻繁，并且如果A頻繁，確定A的支持度嗎？如果能，給出你的算法，否則，還需要什么信息？假定如果項集II果滿足最小支持度閾值，則A，AA,B,AUBsupport_count( support_coun（A還需要知道AUB?support_count（AApriori證明項集ss’的支持度至少與s給定頻繁項集lls，證明規(guī)則“s’=>l(s’)”的置信度不可能大于“s=>l(s)”的置信度。其中，s’sApriori算法的一種變形將事務數據庫D中的事務劃分成n個不的分區(qū)。證明在DD如果項集Asupport（A則則A假設項集ss’的支持度小于s如果smin_sup，support（s）如果s設數據Dsupport(s)Dsupport(s')D

l((o(sprt由（b）可知support(sl(s))support（ssup sup由于，sl，s’是ssupport（sUl(s))>=support（s’Ul())6.65Apriori5|D|=5;min_sup=60%，A1M3C2N2D1O4E4U1I1Y3K501023011111210101001101221210201400012320122000422010314433324024所以，找出的頻繁項集為{E,K,O}6.14hotdogshotdogs表示不包含熱狗的事務，hamburgers表示包含漢堡包的事務，hamburgershothotdogs=>hamburgers”.25%，50%，該關聯(lián)規(guī)則是強規(guī)則嗎？在給定的數據上，將全置信度、最大置信度、Kulczynski（a）support（hotdogshumburgers)=70%25%Confident=66.7%>50%（b）all_conf（hotdogs,

sup(AB) 2 kuk(A,B)1/2(p(A|B)p(B|A))672lift（hot

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