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文档简介

项集X成为数据集D上的生成元，如果不存在真子集YX使得support(X)=suppor（Y。生成元X是频繁的生成元，如果support（X）满足最小支持度阈值。设ÇD问：仅使用Ç和他们的支持度计数，你能确定项集A是否频繁，并且如果A频繁，确定A的支持度吗？如果能，给出你的算法，否则，还需要什么信息？假定如果项集II果满足最小支持度阈值，则A，AA,B,AUBsupport_count( support_coun（A还需要知道AUBÇsupport_count（AApriori证明项集ss’的支持度至少与s给定频繁项集lls，证明规则“s’=>l(s’)”的置信度不可能大于“s=>l(s)”的置信度。其中，s’sApriori算法的一种变形将事务数据库D中的事务划分成n个不的分区。证明在DD如果项集Asupport（A则则A假设项集ss’的支持度小于s如果smin_sup，support（s）如果s设数据Dsupport(s)Dsupport(s')D

l((o(sprt由（b）可知support(sl(s))support（ssup sup由于，sl，s’是ssupport（sUl(s))>=support（s’Ul())6.65Apriori5|D|=5;min_sup=60%，A1M3C2N2D1O4E4U1I1Y3K501023011111210101001101221210201400012320122000422010314433324024所以，找出的频繁项集为{E,K,O}6.14hotdogshotdogs表示不包含热狗的事务，hamburgers表示包含汉堡包的事务，hamburgershothotdogs=>hamburgers”.25%，50%，该关联规则是强规则吗？在给定的数据上，将全置信度、最大置信度、Kulczynski（a）support（hotdogshumburgers)=70%25%Confident=66.7%>50%（b）all_conf（hotdogs,

sup(AB) 2 kuk(A,B)1/2(p(A|B)p(B|A))672lift（hot

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