頻繁模式：
頻繁模式是頻繁地出現在資料集中的模式（如項集、子串行或子結構）。
例如：頻繁地同時出現在交易資料集中的商品（如香皂和洗衣液）的集合是頻繁項集。
序號交易號
香皂（a）
洗髮露（b）
洗衣液（c）
牙膏（d）
簡化表示
1081201
香皂洗髮露
洗衣夜a, b, c
2081202
香皂洗衣夜
牙膏a, c, d
3081203
香皂洗髮露
a, b,
4081204
洗髮露洗衣夜
牙膏b, c, d
5081205
香皂洗髮露
洗衣夜牙膏
a, b, c, d
6081206
香皂洗髮露
洗衣夜牙膏
a, b, c, d
7081207
洗髮露牙膏
b, d
8081208
香皂牙膏
a, b, c, d
9081209
香皂洗髮露
a, d
10081210
香皂洗髮露
牙膏a, b, d
關聯規則：
關聯規則就是描述資料事務屬性專案之間的關聯。
支援度：
支援度就是指定的專案組合集，在資料庫中包含這個專案集的事務數占總數的比例。
置信度：
置信度是在x出現的情況下，y也出現的概率。計算公式為：x和y的支援數/x的支援數。
頻繁專案集：
頻繁專案集就是指專案集的支援度大於人們指定的支援度。
本人初學，敬請指教。
挖掘頻繁模式 關聯和相關性 基本概念和方法
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資料探勘 挖掘頻繁模式 關聯和相關 1
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資料探勘系列之三 頻繁模式 關聯和相關
項集的出現頻率 包含項集的事務數。也稱作頻率 支援度計數 計數。記作support count。某項集i的支援度 包含i的事務數 總事務數 置信度 用於產生強關聯規則，參見第2節。對於i的某個子集i support count i support count i 即為置信度的定義。只要得到a，b和a...