20、频繁模式、关联和相关性挖掘

频繁模式、关联和相关性挖掘

在当今数据爆炸的时代，数据挖掘成为了从海量数据中提取有价值信息的关键技术。频繁模式挖掘作为数据挖掘中的一个重要领域，旨在发现数据集中频繁出现的模式、关联和相关性，这对于商业决策、数据分析等领域具有重要意义。

1. 基本概念

频繁模式是指在数据集中频繁出现的模式，如项集、子序列或子结构等。例如，在交易数据集中，牛奶和面包经常一起出现，那么 {牛奶，面包} 就是一个频繁项集；在购物历史数据库中，先购买 PC，再购买数码相机，最后购买存储卡这样的子序列如果频繁出现，就是一个频繁序列模式；子结构可以是不同的结构形式，如子图、子树或子格等，若频繁出现则称为频繁结构模式。

发现这些频繁模式在挖掘关联、相关性以及其他有趣的数据关系中起着至关重要的作用，同时也有助于数据分类、聚类等其他数据挖掘任务。因此，频繁模式挖掘已成为数据挖掘中的一项重要任务和研究热点。

2. 市场篮分析：一个启发性的例子

频繁项集挖掘能够发现大型事务或关系数据集中项目之间的关联和相关性。随着大量数据的不断收集和存储，许多行业对从其数据库中挖掘此类模式产生了浓厚兴趣。发现大量商业交易记录之间有趣的关联关系，有助于许多商业决策过程，如目录设计、交叉营销和客户购物行为分析等。

市场篮分析是频繁项集挖掘的一个典型例子，它通过找出顾客放入“购物篮”中不同商品之间的关联，来分析顾客的购买习惯。例如，作为一家电子产品店的经理，你可能想了解顾客在一次购物中可能会购买哪些商品组合。通过对店内顾客交易的零售数据进行市场篮分析，你可以得到以下结果并应用于实际业务：
- 店铺布局设计 ：
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