机器学习-关联规则

关联规则：关联规则是描述在一个交易中物品之间同时出现的规律的知识模式，更确切的说，关联规则是通过量化的数字描述物品A的出现对物品B的出现有多大影响

A与B是独立的两个非空事务，且A、B同属于一个事务集，那么关联规则是形如A=>B的蕴含式。

关联规则有两种度量标准：支持度和置信度

 

支持度support

规则A=>B在事务集D中成立，具有支持度S。S是事务集D中事务包含AUB的百分比P（AUB）,记做

        support(A=>B) = P(AUB)

 

设事务集D中包含n个事务，D中包含A同时包含B的事务共c个。

        support(A=>B) = P(AUB)

                       =Freq (AUB) / n

                       =c / n

置信度confidence

置信度为在出现数据项集A的前提下，出现数据项集B的概率，其置信度就是条件概率P(B/A),即

        confidence（A=>B）=P( B/A )

设事务集D中共有n个事务，