支持度计数

再次扫描 D 的候选项计数，蛮适合用来理解 Apriori 算法的 L2 生成过程。里面的{I1, I2} 4、{I2, I5} 2这类格式，挺直观的，看一眼就知道每组项的支持度。用它来辅助写个频繁项集挖掘的小模块，效率还不错。 支持度计数的结构清晰，你可以直接用来验证自己的候选集生成逻辑。比如用Python写个dict统计器，对照这份数据扫一遍，准确率一看便知。 嗯，如果你是在搞Apriori算法，或者在调试频繁项集脚本，这个资源还挺方便。再配合Apriori 算法中候选项集的连接问题，思路会更清晰。 页面里也列了不少相关文章，像L2 快照数据、垂直数据格式这些，都能拓展点子。如果你在做课程

通过扫描数据库D，统计每个候选项出现的次数，得到项集支持度计数C1如下： | 项集 | 支持度 ||---|---|| {I1} | 6 || {I2} | 7 || {I3} | 6 || {I4} | 2 || {I5} | 2 |

支持度递减的关联规则，其实就是在数据挖掘里，咱们经常会碰到的一个小坑。支持度低的规则被直接忽略，但说不定它背后藏着的才是“冷门但关键”的信息。嗯，像用户稀有购买习惯、识别潜在欺诈行为，这招就挺好使。你要是做过关联规则挖掘，肯定绕不开Apriori和FP-Growth这俩老伙计。不过，想要支持度递减也跟得上，逻辑上就得动点脑子，比如动态调整阈值，或是搞个多层策略，这样才能把稀疏数据挖干净。有几个资源我觉得还不错，像这篇讲支持度递减的，思路清晰，代码也挺实用。还有讲支持度和可信度配合用的文章，这篇讲得也挺接地气。哦对，Hash Tree 那块优化技巧也推荐看看，挖掘效率提升还挺的。如果你想在项目里

基于支持度期望的关联，蛮适合做深度数据挖掘的朋友，尤其你想挖点“看起来不频繁但其实有料”的关联关系时，挺有用。它不是简单看出现频率，而是看是不是比“你原本预期的”还少多。嗯，挺像找那些“悄咪咪”的隐藏逻辑。 支持度期望的技术有点像挖反向宝藏——只有当一个模式的实际支持度小于它理论上应该有的期望值时，才说“这玩意值得看”。换句话说，别人都不太关注的地方，说不定才藏着你要的答案。 有两种玩法：一种是基于概念分层，比如你看“水果”下的“苹果”和“香蕉”，会考虑整个分类的背景；另一种是基于间接关联，就是两个表面没啥关系的项，通过第三方“搭上线”。 推荐你搭配一些示例看看，比如这个关联数据示例，讲得挺清

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

候选集的支持度计算，其实挺讲技巧的。候选集数量多到吓人，一笔交易能匹配好几个，这时候硬算不现实。用Hash Tree去组织这些候选集就方便多了——内部节点是哈希表，叶子节点挂着项集和支持度。查询的时候靠一个Subset函数，能一下找出交易中包含的所有候选集，效率还不错。适合大批量数据，逻辑也挺清晰。

数据挖掘中的频繁项集算法听起来有点复杂，但其实操作起来并不难。设最小支持计数为 2，可以轻松确定频繁 1-项集的集合 L1。这个过程通过候选 1-项集和最小支持度计数来筛选出有效的项集，是数据挖掘中基础的步骤。想要深入了解，可以参考这些相关资源，你更好地理解和实践频繁项集挖掘技术。如果你是数据挖掘的初学者，或者正在进行项目实践，这些文献链接了丰富的案例和哦。另外，不同的挖掘算法也有不同的优缺点，比如Apriori算法就比较适合较小的数据集，而FP-Growth在大数据集时更为高效。所以根据你的数据规模选择合适的算法吧。

设定最小支持度阈值为2。以下为各交易号及其项集合： T100: I1, I2, I5 T200: I2, I4 T300: I2, I3 T400: I1, I2, I4 T500: I1, I3 T600: I2, I3 T700: I1, I3 T800: I1, I2, I3, I5 T900: I1, I2, I3 通过这些数据，可以在挖掘分析中找出频繁项集并计算各项集的支持度，进而有效支持关联规则生成。

在数据挖掘领域，支持度递减是一个重要的概念。它指的是随着数据集中项目集的大小增加，支持度递减的规则开始显现。这一现象揭示了在大数据背景下关联规则的变化模式。

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