名詞：

挖掘數(shù)據(jù)集：購物籃數(shù)據(jù)

挖掘目標(biāo)：關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則：啤酒=>尿布（支持度0.02，置信度0.6）

支持度：所有數(shù)據(jù)中有2%的購物記錄包含了啤酒和尿布

置信度：所有包含啤酒的購物記錄里有60%包含尿布

最小支持度閾值和最小置信度閾值。

項(xiàng)集：項(xiàng)（商品）組成的集合

K-項(xiàng)集：k個項(xiàng)組成的集合

頻繁項(xiàng)集：滿足最小支持度的項(xiàng)集

強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則：滿足最小支持閾值和最小置信度閾值的規(guī)則

步驟:

找出所有頻繁項(xiàng)集；由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

案例：

TID為購物記錄，List of item_ID為商品ID，如第T100條購物記錄中，包含商品I1,I2,I5。

最后推出的關(guān)聯(lián)規(guī)則有：

（以上圖片來源薛毅老師的《r modeling》）

R語言操作：

包：arules

數(shù)據(jù)集：Groceries（內(nèi)置數(shù)據(jù)集）

函數(shù)：inspect：顯檢查，示一個的文集或一個術(shù)語文檔矩陣的詳細(xì)信息。查看數(shù)據(jù)。

? ? ? ? ?apriori：提取關(guān)聯(lián)規(guī)則

代碼：