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关联案例1.顾客ID购买项1a,d,e1a,b,c,e2a,b,d,e2a,c,d,e3b,c,e3b,d,e4c,d4a,b,c5a,d,e5a,b,e（1）设minsupport=40%，利用Apriori算法写出所有的频繁项目集，并指出其中支持度最大的二项频繁项目集。（2）在第一问基础上设minconfidence=60%，找出所有的有效强相关联规则。题目解析：频繁项集只求支持度。有效强关联规则要求支持度、置信度、提升度。（1） 观察数据之后，我们要将数据整理为平台能够识别的数据，所以挣得到的数据如下表：编号abcde1100112111013110114101115011016010117001108111009100111011001整理之后的数据表格一定要与原始数据作对比。确定无误之后进行数据分析。导入数据，在DATAHOOP中展示分析变量全部放入X轴区域，用关联规则算法关联分析。最小支持度填写为0.4，最小置信度我们自己填写为0.001，支持度和置信度设置成100（一定要比较大）。进行分析之后得到的结果如下：支持度排名项目1支持度置信度提升度1e0.80.812a0.70.713d0.60.614b0.60.615c0.50.516a,e0.60.85711.07147d,e0.50.83331.04178b,e0.50.83331.04179d,a0.40.66670.952410b,a0.40.66670.952411a,d,e0.411.25以上表是按支持度排名的表格，频繁项目集为e、a、d、b、c、a,e、d,e、b,e、d,a、b,a、a,d,e。二项频繁项目集里支持度最大的是a,e，支持度为0.8571。（2） 在minconfidence=60%时在DATAHOOP的参数修改为最小支持度填写为0.4，最小置信度我们自己填写为0.6，支持度和置信度设置成100。我们需要的是强关联规则，所以单向的数据删除。分析结果如下：如下表所示强关联规则为ae、ea、de、ed、be、eb、da、ad、a,de、d,ea、a,ed。只有提升度大于1的是有效的强关联规则,所以出去提升度小于1的两个强关联规则，剩下有效的强关联规则有ae、ea、de、ed、be、eb、a,de、d,ea、a,ed。支持度排名强关联规则支持度置信度提升度1ae0.60.85711.07142ea0.60.751.07143de0.50.83331.04174ed0.50.6251.04175be0.50.83331.04176eb0.50.6251.04177da0.40.66670.95248ba0.40.6667
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