设定最小支持度阈值，简单来说就是设置一个频繁项集出现的最小次数，只有达到这个阈值的项集才能参与到后续的中。这对提升挖掘效率有挺大。比如你可以设定一个支持度阈值，像例子里的 2，只保留出现 2 次以上的项集合，其他的就自动被过滤掉了。

数据挖掘中的支持度计算也挺，你可以通过设置一个较低的阈值来避免漏掉潜在的重要数据，同时又能确保计算的高效性。像在超大数据时，这种设定有用，你集中真正重要的信息。

关联规则挖掘中的最小支持度阈值是个核心概念，如果你设置得当，它能你精准地抓住频繁项集，进而发现那些有用的规则。就比如挖掘Apriori算法时，合理设置这个阈值，会大大减少不必要的计算。

如果你还没试过，建议可以搭配一些实用的技巧，比如结合Hash Tree优化方法，能够更有效地计算支持度，提高整个算法的性能。至于阈值的设定，不同场景下需要不同的策略，建议你根据具体数据量来调整。

总体来说，设定好最小支持度阈值对数据挖掘来说至关重要。如果你想挖掘关联规则，最好提前理解它的影响，才能精准掌控整个过程。