why do not
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机器学习算法 - 关联规则

一、应用背景

1.1 啤酒与尿布

沃尔玛在分析销售记录时，发现啤酒和尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架，把两者放在一起，结果真的提升了啤酒的销量。

原因解释：爸爸在给宝宝买尿布的时候，会顺便给自己买点啤酒？

通过上述的案例我们找到了找到类似的规则：啤酒→尿布；这些规则出现的频次很高，关联性很强。

关联规则的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。也就是说关联规则挖掘是用于知识发现，而非预测，所以是属于无监督的机器学习方法。

二、关联规则的基础概念

如何从所有可能规则的集合中选择感兴趣的规则？
需要利用一些度量方法来筛选和过滤，比较有名的度量方法是最小支持度和最小置信度。

比如我们有以下的商品订单：
机器学习算法 - 关联规则_第1张图片

2.1 频繁集（Frequent Item Sets）

频繁集：经常一起出现的事件集合。

2.2 支持度（Support）

2.2.1 支持度定义

支持度其实就是计算频繁集占整个集合的比例&

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