关联规则挖掘ppt,关联规则挖掘的算法主要有哪两种

数据挖掘中的Hotspot关联规则

HotSpot关联规则树的节点定义说明：由于这里增加了连续型属性数据，所以针对单个节点需增加一个布尔型变量lessThan，用于指明是要大于或者小于该节点数据，同时stateIndex应该是一个数值了（当前节点的值），而不是离散型数据状态的下标了。

关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度和支持度都大于给定值的强壮规则。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。

强关联规则：满足最小支持度和最小置信度的关联规则，即待挖掘的关联规则。

关联规则

关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导（antecedent或left-hand-side， LHS）和后继（consequent或right-hand-side， RHS） 。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。

衡量关联规则强弱的指标主要有以下几个：支持度（Support）：指某一项或一组项集在数据集中出现的频率，是衡量关联规则是否频繁的重要指标。

关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。

关联规则-算法原理与案例

1、关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，又被称为购物篮分析，这是因为传统的关联规则案例大多发生在超市中，例如所谓的啤酒与尿布传说。

2、关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导（antecedent或left-hand-side， LHS）和后继（consequent或right-hand-side， RHS） 。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。

3、强关联规则：如果存在一条关联规则，它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度，我们就称它为强关联规则。

4、理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。

5、根据支持度找出频繁项集；根据置信度产生关联规则。2 Apriori算法原理 基本流程：扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。构建候选集 ，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。

6、Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

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