《数据挖掘》技术与概念(第6章 挖掘频繁模式)

6.1 基本概念

频繁模式，频繁地出现在数据集中的模式
频繁项集频繁地同时出现在交易数据集中的元素的集合是频繁项集

6.1 基本概念

支持度

置信度

6.2 挖掘方法

6.2.1 Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集

先验性质：频繁项集第所有非空子集也一定是频繁第

反单调性(antimonotone)：一个集合不能通过测试，则它的所有超集也都不能通过相同的测试

1. 连接步
2. 剪枝步
   
   
   

6.2.2 由频繁项集产生关联规则

• 对于每个频繁项集l，产生l的所有非空子集
• 对于l的每个非空子集s，置信度 >= min_conf

6.2.3 提高Apriori算法的效率

• 基于散列的技术
• 事务压缩
• 划分
• 抽样
• 动态项集计数

6.2.4 挖掘频繁项集的增式增长方法

FP-growth（发现频繁模式而不产生候选）