数据挖掘（第2版） 第6章 关联规则习题答案_第1页
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第六章关联规则习题1.给出一个小例子表明强关联规则中的项实际上可能是负相关的。答案：一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为强关联规则。但是，强关联规则中的项有时存在负相关关系。如下例所示：假设最小支持度为40%，最小置信度为60%。A->B是一个强关联规则，因为其满足最小支持度65/150=43.3%且满足最小置信度65/100=61.9%。然而，A和B之间的提升度为lift(A->B)=0.433/(0.700×0.667)=0.928<1，故A和B之间的出现是负相关的。2.讨论题略，3．考虑下面的频繁3项集的集合：{1,2,3}、{1,2,4}、{1,2,5}、{1,3,4}、{1,3,5}、{2,3,4}、{2,3,5}、{3,4,5}，假定数据集中只有5个项，列出Apriori算法的候选产生过程得到的所有候选4项集，以及剪枝后剩下的所有候选4项集。答案：所有候选4项集为：{1,2,3,4}，{1,2,3,5}，{1,2,4,5}，{1,3,4,5}，{1,2,3,5}，{2,3,4,5}。剪枝后剩下的所有候选4项集为：{1,2,3,4}，{1,2,3,5}，{1,3,4,5}，{1,2,3,5}，{2,3,4,5}。其中侯选4项集{1,2,4,5}被剪枝的原因是，其子集{2,4,5}不是频繁3项集。4.下表为某超市事务数据，其中hotdog表示含热狗的事务，hotdog表示不包含热狗的事务，hamburger表示包含汉堡包的事务，hamburger表示不包含汉堡包的事务。假设最小支持度阈值minsup=20%，最小置信度阈值mincon=70%，试问热狗和汉堡包的关联性如何？答案：由于支持度为2000/5000=40%，置信度为2000/3000=66.7%。因此，该关联规则不是强关联规则。同时，提升度lift(hotdog->hamburger

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