【读书笔记-数据挖掘概念与技术】挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法

频繁模式：频繁出现的模式（可以是项集、子序列或子结构）

基本概念

支持度：support
置信度：confidence
关联规则：association

找出所有的频繁项集：出现次数≥最小支持计数
由频繁项集产生强关联的规则（定义最小支持度和最小置信度）

频度（支持度计数）：出现的次数
频繁项集：项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值
闭频繁项集：不存在真超项集Y使得Y与X在D中具有相同的支持度计数
X是D中的极大频繁项集：X是D中的极大频繁项集或极大项集，如果X是频繁的，并且不存在超项集Y使得X包含于Y，并且Y在D中是频繁的

频繁项集挖掘方法

priori（先验）算法

发现频繁项集

2.产生关联规则

提高Apriori算法的效率

基于散列的计数
事务压缩
划分
抽样
动态项集计数

挖掘频繁项集的模式增长方法——Frequent-Pattern Growth，FP-growth——频繁模式树（FP树）

使用垂直数据格式挖掘频繁项集

挖掘模式和极大模式

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模式评估方法

∵强规则不一定是有趣的
∴关联分析——>相关分析

几个度量：

提升度（与零事务有关）

X²分析（与零事务有关）

全置信度（零不变度量）

最大置信度（零不变度量）

Kulxynaki（零不变度量）

余弦（零不变度量）