数据挖掘模型——Aprior算法关联规则——python代码

（1）关联规则和频繁项集

A：关联规则的一般形式：

项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度

项集A发生，则项集B发生的概率为关联规则的置信度

B:最小支持度和最小置信度

最小支持度：衡量支持度的一个阙值，表示项目集在统计意义上的最低重要性

最小置信度：衡量置信度的一个阙值，表示关联规则的最低可靠性

同时满足最小支持度阙值和最小置信度阙值的规则称为强规则

C：项集

项集是项的集合。包括k个项的项集称为k项集

项集的出现频率是所有包含项集的事务个数

若项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阙值，则I是频繁项集

D：支持度计数

项集A的支持度计数是事务数据集中包含项集A的事务个数，简称为项集的频率或计数

已知项集的支持度计数，则规则A→B的支持度和置信度易从所有事务计数、项集A和项集A U B的支持度计数推出

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