筛法算法在数据挖掘中的应用

22/26筛法算法在数据挖掘中的应用第一部分筛法算法原理简介 2第二部分筛法算法在频繁项集挖掘中的应用 3第三部分筛选规则的生成 8第四部分候选频繁项集的产生 11第五部分频繁项集的挖掘 13第六部分筛法算法在关联规则挖掘中的应用 16第七部分关联规则的支持度和置信度计算 19第八部分筛选强关联规则 22

第一部分筛法算法原理简介筛法算法原理简介

筛法算法是一种用于识别和剔除数据集中异常值或噪声的统计技术。它通过以下步骤实现：

1.计算数据点的标准差：

使用数据点的均值和方差，计算数据集的标准差。

2.确定异常值阈值：

通常使用经验法则，将标准差乘以一个因子（例如2或3）作为异常值阈值。

3.剔除异常值：

识别任何超出异常值阈值的数据点，并将其从数据集中剔除。

筛法算法的原理基于正态分布，假设数据点遵循钟形曲线分布。根据经验法则，在正态分布中，大约95%的数据点落在均值正负两个标准差内。因此，任何超出这个范围的数据点都可能被认为是异常值。

该算法可以应用于各种数据类型，包括数值数据和分类数据。对于数值数据，可以使用标准差作为异常值测度；对于分类数据，可以使用类似的度量，例如信息增益或奇二分布。

筛法算法具有以下优点：

*简单易于实施

*适用于各种数据类型

*可有效识别和剔除异常值

*提高数据质量，从而提高后续数据挖掘任务的性能

筛法算法的局限性

*对于小数据集，筛法算法可能过于严格，导致有价值的数据被剔除。

*对于具有非正态分布的数据，筛法算法可能不那么有效。

*筛法算法对异常值的形状和分布敏感。

为了克服这些局限性，可以结合其他异常值检测算法或采用更复杂的方法，例如基于密度的异常值检测或聚类算法。第二部分筛法算法在频繁项集挖掘中的应用关键词关键要点Apriori算法

1.Apriori算法是一种基于筛法的经典频繁项集挖掘算法，通过逐层迭代生成候选频繁项集和支持度计算。

2.算法的思想是：利用频繁1项集不断扩展生成更大规模的候选频繁项集，并通过支持度计算剔除非频繁项集。

3.Apriori算法的效率取决于数据集中候选频繁项集的数量，随着频繁项集规模的提升，候选集的数量可能会呈指数级增长，导致算法复杂度较高。

FP-Growth算法

1.FP-Growth算法是一种非基于候选集的频繁项集挖掘算法，采用一种被称为FP-tree的数据结构来存储频繁项集信息。

2.算法的思想是：通过将频繁项集转换为FP-tree，并使用深度优先搜索遍历树结构，以递归的方式挖掘频繁项集。

3.FP-Growth算法的优势在于它能够有效地处理大规模数据集，因为FP-tree可以压缩数据，减少存储空间，并且算法的复杂度不受候选频繁项集数量的影响。

Eclat算法

1.Eclat算法是一种基于深度优先搜索的频繁项集挖掘算法，通过递归探索项集的超集和子集来查找频繁项集。

2.算法的思想是：首先使用支持度过滤生成频繁1项集，然后将频繁1项集作为种子项集，通过逐层递归扩展项集，并计算支持度。

3.Eclat算法的优点是它可以有效地处理高维稀疏数据集，因为它只关注那些实际出现在数据集中的项集，避免了不必要的候选集生成。

H-Mine算法

1.H-Mine算法是一种基于哈希表的频繁项集挖掘算法，通过利用哈希表的高效查找和插入操作来快速查找频繁项集。

2.算法的思想是：将数据集中的项集哈希到哈希表中，并使用计数器记录每个项集出现的次数，然后根据支持度过滤出频繁项集。

3.H-Mine算法的优势在于它具有较高的内存利用率和较快的挖掘速度，尤其适用于处理大规模稠密数据集。

PrefixSpan算法

1.PrefixSpan算法是一种基于投影数据库的频繁序列挖掘算法，通过将数据集投影到频繁前缀上，以递归的方式挖掘频繁序列。

2.算法的思想是：首先使用支持度过滤生成频繁单项序列，然后将频繁单项序列作为前缀，对数据集进行投影，并递归挖掘频繁序列。

3.PrefixSpan算法的优点是它能够有效地挖掘序列数据中的频繁模式，并且算法的复杂度不受序列长度的影响。

CloSpan算法

1.CloSpan算法是一种基于闭合频繁项集的频繁模式挖掘算法，通过挖掘闭合频繁项集来查找所有频繁模式。

2.算法的思想是：首先使用Apriori或FP-Growth算法挖掘频繁项集，然后使用闭包操作生成闭合频繁项集，并进一步挖掘闭合频繁项集之间的关系。

3.CloSpan算法的优势在于它能够有效地挖掘出所有频繁模式，包括频繁项集、频繁序列和频繁子图等，并具有较高的效率。筛法算法在频繁项集挖掘中的应用

在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一个至关重要的任务，旨在从大型数据集（事务数据库）中发现经常共同出现的项集。筛法算法，又称Apriori算法，是一种经典且高效的频繁项集挖掘算法。该算法基于一个「支持度-信心度」框架，通过迭代过程逐层生成候选频繁项集，并利用支持度阈值进行剪枝，最终找出满足最小支持度的频繁项集。

Apriori算法过程

Apriori算法主要包括以下步骤：

1.扫描数据库生成1项集：对事务数据库进行首次扫描，统计每个项的出现次数，生成1项频繁项集，即支持度大于或等于最小支持度的项集。

2.生成k项集：将上一层的频繁项集与自身连接产生候选k项集。

3.剪枝：删除支持度小于最小支持度的候选项集。

4.扫描数据库计算支持度：对事务数据库进行扫描，计算候选k项集的支持度。

5.生成频繁k项集：找出支持度大于或等于最小支持度的候选k项集，作为频繁k项集。

6.重复步骤2-5：重复上述步骤，不断生成更高阶的频繁项集，直至无法生成新的频繁项集为止。

应用举例

例如，考虑以下事务数据库，最小支持度为50%：

|TID|项目|

|||

|1|A,B,C|

|2|A,B,D,E|

|3|A,C,F|

|4|A,B,C,D|

|5|C,D,E|

|6|A,B,C,D,E|

使用Apriori算法进行挖掘：

1项集：

-A:5

-B:5

-C:5

-D:4

-E:4

-F:3

2项集：

-AB:4

-AC:4

-AD:4

-BC:4

-BD:4

-CD:4

剪枝：

-AB、AC、AD、BC、BD、CD均满足支持度阈值

3项集：

-ABC:3

-ABD:3

-ACD:3

-BCD:3

剪枝：

-ABC满足支持度阈值

最终频繁项集：

-A

-B

-C

-D

-E

-AB

-AC

-AD

-BC

-BD

-CD

-ABC

优点和局限性

优点：

-高效且易于实现

-可应用于各种数据集

-支持度阈值可灵活设置，以控制挖掘结果粒度

局限性：

-对稀疏数据集效率不高

-可能会产生大量的候选项集，增加计算成本

-难以处理高阶频繁项集

改进策略

为了克服这些局限性，已针对Apriori算法提出了多种改进策略，例如：

-FP-Growth算法：一种基于FP树的数据结构的频繁项集挖掘算法，可有效减少候选项集的生成。

-ECLAT算法：一种基于交集运算的频繁项集挖掘算法，可处理稀疏数据集并减少计算成本。

-ParallelApriori算法：一种并行化Apriori算法，可利用多核处理器或分布式系统提高挖掘速度。第三部分筛选规则的生成关键词关键要点数据挖掘中的关联规则挖掘

1.关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

2.关联规则通常表示为X→Y，其中X和Y是项集，X称为规则的前件，Y称为规则的后件。

3.关联规则的度量指标包括支持度和置信度，支持度表示规则发生在数据集中的频率，置信度表示规则中前件项出现时，后件项出现的概率。

筛法算法

1.筛法算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于生成候选项集和频繁项集。

2.筛法算法通过逐层生成候选项集并使用支持度剪枝来确定频繁项集。

3.筛法算法的效率取决于最小支持度阈值，较高的最小支持度阈值会导致候选项集生成减少，从而提高效率。

频繁项集

1.频繁项集是在数据集中的出现频率超过最小支持度阈值的项集。

2.频繁项集是关联规则挖掘的基础，因为关联规则是由频繁项集生成的。

3.频繁项集的挖掘可以使用各种算法，如Apriori算法、FP-Tree算法和ECLAT算法。

关联规则的生成

1.关联规则是从频繁项集生成的，通过连接频繁项集的不同项来形成关联规则。

2.关联规则的生成需要考虑支持度、置信度和其他度量指标，以确保规则的有效性和可靠性。

3.关联规则的生成算法包括AprioriGen算法、FP-Growth算法和ECLAT算法。

关联规则挖掘的应用

1.关联规则挖掘在零售、金融和医疗等领域有着广泛的应用。

2.在零售业中，关联规则挖掘可用于发现客户购买行为模式，从而优化产品陈列和促销策略。

3.在金融业中，关联规则挖掘可用于检测欺诈交易和识别信用风险。筛选规则的生成

概述

在数据挖掘中，筛选规则用于识别和提取具有特定特征或满足特定条件的数据子集。这些规则由一组谓词组成，用于评估数据记录并根据其特征对其进行分类。

筛选规则的类型

筛选规则可以根据其复杂性和特定应用而分为多种类型：

*简单规则：包含单个谓词，如“年龄>30”。

*复合规则：包含多个谓词，通过连接符（如AND、OR和NOT）连接，如“年龄>30AND年收入>50,000美元”。

*相关规则：识别数据项之间的关联关系，如“购买了商品A的客户也可能购买商品B”。

*关联规则：在事务数据库中识别频繁出现的模式，如“购买了面包和黄油的客户也可能购买牛奶”。

筛选规则的生成方法

筛选规则可以通过以下方法生成：

*手动生成：由领域专家手动指定规则。

*基于统计的数据挖掘：使用统计技术（如决策树和关联规则挖掘）从数据中自动发现规则。

*基于机器学习的数据挖掘：利用机器学习算法（如支持向量机和随机森林）从数据中学习筛选规则。

筛选规则评估

筛选规则的性能可以通过以下指标进行评估：

*召回率：识别正确数据记录的比例。

*准确率：规则预测的正确记录占总预测记录的比例。

*F1分数：召回率和准确率的加权平均值。

筛选规则在数据挖掘中的应用

筛选规则在数据挖掘中具有广泛的应用，包括：

*数据预处理：将数据过滤为特定分析或建模目的。

*特征选择：识别对给定任务最有价值的特征。

*异常检测：识别异常或异常值数据点。

*客户细分：将客户群细分为具有特定特征或需求的组。

*目标营销：根据特定的筛选规则定位特定客户群。

示例

考虑以下筛选规则，用于识别潜在的信用卡诈骗：

```

(交易金额>1000美元)AND

(交易时间<早上6点)AND

(帐户最近发生过密码重置)

```

该规则标识具有高交易金额、在异常时间进行的交易且帐户最近发生密码重置的数据记录。此规则可用于识别潜在的欺诈性交易。

结论

筛选规则是数据挖掘中的基本工具，用于识别和提取具有特定特征或满足特定条件的数据子集。通过了解筛选规则的类型、生成方法和评估指标，我们可以有效地利用它们来提高数据分析和建模的效率。第四部分候选频繁项集的产生关键词关键要点【频繁项集产生机制】

1.分步挖掘：从较小频繁项集逐步产生更大频繁项集。

2.基于支持度：频繁项集必须满足最小支持度阈值。

3.单调性原则：支持度高的项集中的子集也必然具有高支持度。

【候选频繁项集的产生策略】

候选频繁项集的产生

在关联规则挖掘中，候选频繁项集的产生是至关重要的一步。候选频繁项集是潜在频繁项集的集合，其中包含所有可能满足最小支持度阈值的项集。

Apriori算法是最常用的候选频繁项集产生算法。Apriori算法基于一个简单的原理：如果一个项集不是频繁的，那么它的所有超集也必定不是频繁的。

Apriori算法的具体步骤如下：

1.扫描数据库，计算单个项的支持度

Apriori算法首先扫描数据库，并计算每个单个项的支持度。支持度是项在数据库中出现的记录数与数据库中总记录数的比值。

2.生成初始候选频繁1项集

所有支持度大于或等于最小支持度阈值的项将被添加到初始候选频繁1项集（记为C1）中。

3.循环生成候选频繁k项集

对于k>1，Apriori算法执行以下步骤：

*连接阶段：将Ck-1中每个项集与另一个项集连接，形成Ck中的候选频繁k项集。连接操作涉及将两个项集中的所有项合并到一个新的项集中。

*剪枝阶段：从Ck中删除所有包含任何非频繁(k-1)项集的项集。此步骤基于Apriori原理，如果一个项集不是频繁的，那么它的所有超集也必定不是频繁的。

通过这些步骤，Apriori算法生成一个候选频繁项集，其中包含所有可能满足最小支持度阈值的项集。

其他候选频繁项集产生算法

除了Apriori算法之外，还有许多其他候选频繁项集产生算法，包括：

*FP-Growth算法：该算法使用前缀树来存储频繁项集，并通过递归遍历树来生成候选频繁项集。

*ECLAT算法：该算法使用一种称为等价类聚类的技术来生成候选频繁项集，以提高算法的效率。

*H-Mine算法：该算法使用哈希表来存储候选频繁项集，并通过哈希操作来生成新候选项集。

选择候选频繁项集生成算法时，需要考虑数据集的大小、复杂度和算法的效率。Apriori算法是相对简单和高效的，适用于大多数数据集。但是，对于非常大的数据集，FP-Growth或ECLAT等算法可能会更有效。第五部分频繁项集的挖掘关键词关键要点【关联规则挖掘】

1.Apriori算法：该算法利用频繁项集的单调性和下闭性，递增产生越来越长的候选频繁项集，有效降低计算复杂度。

2.FP-Growth算法：采用分治策略，将数据集分解成多个更小的频繁模式树，提高挖掘效率。

3.挖掘关联规则：利用频繁项集挖掘出的关联规则，可以发现商品之间的关联关系，从而制定有效的营销策略。

【项集约束挖掘】

频繁项集挖掘

在数据挖掘中，频繁项集挖掘是一种技术，用于从大规模数据集中发现频繁出现的项目组合。它通过以下步骤来实现：

1.频繁1项集的挖掘：

*计算每个项目在数据集中的支持度。

*过滤掉支持度低于最小支持度阈值的项目。

*剩余的项目构成频繁1项集。

2.频繁k项集的挖掘（k>1）：

*连接频繁(k-1)项集，生成k候选项集。

*计算候选项集的支持度。

*过滤掉支持度低于最小支持度阈值的候选项集。

*剩余的候选项集构成频繁k项集。

3.迭代挖掘：

*重复步骤2，直到不再产生新频繁项集。

4.闭包项集的生成：

*根据频繁项集，生成闭包项集。

*闭包项集包含项集中所有项目的任何超集。

频繁项集的应用：

频繁项集挖掘在数据挖掘中广泛应用，包括：

*关联规则挖掘：确定项目之间的关联关系（例如，“购买面包”和“购买牛奶”）。

*聚类分析：将数据点分组到具有相似频繁项集的簇中。

*异常检测：识别不符合频繁项集模式的数据点。

*推荐系统：基于用户的过去行为推荐项目（例如，“您可能还喜欢...”）。

*市场篮分析：分析客户购买行为，以确定产品组合和促销策略。

算法

用于频繁项集挖掘的常见算法包括：

*Apriori算法：一种经典算法，通过迭代连接和剪枝来挖掘频繁项集。

*FP-Growth算法：一种基于树的算法，使用频繁项集投影技术来避免候选项集生成。

*Eclat算法：一种基于深度优先搜索的算法，利用项集的先验知识来优化挖掘过程。

优化技术

为了提高频繁项集挖掘的效率，可以使用以下优化技术：

*最小支持度阈值的调整：通过调整最小支持度阈值，控制挖掘结果的粒度。

*数据分段：根据特定特征将数据集划分为较小的部分，从而减少候选项集的生成和支持度计算。

*并行挖掘：利用并行计算技术，将挖掘任务分为较小的子任务并同时执行。

局限性

频繁项集挖掘也有一些局限性：

*高维数据：随着数据集维度增加，候选项集的数量呈指数级增长，导致挖掘过程变得复杂。

*冗余信息：挖掘结果可能包含大量的冗余项集，需要进一步的处理来提取有意义的信息。

*对噪声敏感：频繁项集挖掘对噪声数据敏感，可能会导致错误或不相关的项集。

*内存消耗：挖掘频繁项集可能需要大量内存，尤其是在处理大数据集时。

通过解决这些局限性，频繁项集挖掘仍然是数据挖掘中一项有价值的技术，能够从大规模数据集中提取有意义的模式和见解。第六部分筛法算法在关联规则挖掘中的应用关键词关键要点【筛法算法在关联规则挖掘中的应用】

1.筛法算法通过迭代扫描数据库，找出频繁项集。

2.该算法基于单调性原则，即如果一个项目集不是频繁的，则其任何子集也不是频繁的。

3.筛法算法效率较高，适用于海量数据集的关联规则挖掘。

【关联规则挖掘中的剪枝策略】

筛法算法在关联规则挖掘中的应用

引言

在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种流行的技术，用于发现大型数据集中的频繁项集和关联关系。筛法算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它能够快速地找出频繁项集候选集，并通过剪枝操作减少搜索空间。

筛法算法原理

筛法算法的核心思想是通过候选集的生成和剪枝两个步骤来发现频繁项集：

*候选集剪枝：根据后验支持度（Apriori）原理，剪枝不满足最小支持度阈值的候选集。后验支持度是指一项集在数据集中的出现频率与总样本数的比值。如果候选集中包含任何一项集的子集的频繁度低于最小支持度阈值，则该候选集也可以被剪枝。

算法步骤

筛法算法的具体步骤如下：

1.初始化频繁项集候选集为包含单个项的项集集合。

2.重复以下步骤，直到候选集为空：

*根据频繁项集候选集生成新的候选集。

*对候选集进行剪枝，去除不满足最小支持度阈值的候选集。

*从频繁项集候选集中找出频繁项集，即支持度超过最小支持度阈值的候选集。

3.将频繁项集连接起来形成关联规则。

关联规则挖掘中的应用

筛法算法在关联规则挖掘中得到了广泛的应用，因为它能够高效地发现大数据集中的频繁项集和关联关系。以下是其在该领域的一些主要应用：

*市场篮子分析：零售行业中，筛法算法可以用于识别客户购买行为中常见的物品组合，从而制定有针对性的营销策略，例如促销活动和个性化推荐。

*客户流失预测：金融服务行业中，筛法算法可以用于确定客户流失的风险因素，从而采取措施留住有价值的客户。

*推荐系统：在线购物平台中，筛法算法可以用于推荐与客户当前浏览或购买的物品相关的其他物品，从而提高用户体验和销售额。

*医疗诊断：医疗保健行业中，筛法算法可以用于发现疾病症状和治疗方法之间的关联关系，从而辅助医疗诊断和决策。

优点

筛法算法在关联规则挖掘中具有以下优点：

*效率高：筛法算法利用候选集生成和剪枝的策略，大大减少了搜索空间，提高了算法效率。

*准确度高：筛法算法使用后验支持度原理，确保挖掘出的频繁项集和关联规则具有较高的可信度。

*可扩展性强：筛法算法可以处理大型数据集，并可以通过并行处理和分布式计算进一步提高可扩展性。

局限性

筛法算法也有一些局限性：

*内存消耗：筛法算法需要在内存中存储候选集和频繁项集，当数据集较大时，可能存在内存消耗过大的问题。

*高维数据：筛法算法在处理高维数据时效率会降低，因为候选集和频繁项集的数量会呈指数级增长。

*产生大量关联规则：筛法算法可能会产生大量的关联规则，需要额外的后期处理来过滤和确定最有价值的规则。

改进

为了解决筛法算法的局限性，研究人员提出了各种改进算法，例如：

*FP-Growth算法：通过构建频繁模式树来减少内存消耗。

*Eclat算法：采用深度优先搜索来生成频繁项集，减少候选集生成时间。

*Partition算法：将数据集分区，并独立挖掘每个分区，提高可扩展性。

结论

筛法算法是一种高效且准确的关联规则挖掘算法，在数据挖掘领域得到了广泛的应用。通过候选集生成和剪枝的策略，筛法算法能够快速地找出频繁项集和关联关系，为各种行业和领域提供了有价值的见解。随着关联规则挖掘技术的发展，筛法算法及其改进算法将在未来继续发挥重要的作用。第七部分关联规则的支持度和置信度计算关键词关键要点关联规则的支持度计算

1.支持度表示规则中前提和结论同时发生的频率，计算公式为：支持度=(P且Q发生的次数)/总样本数

2.支持度是衡量规则强度和可信度的重要指标，支持度越高，规则越可靠

3.支持度阈值是预先设定的最低支持度值，只有满足该阈值的规则才被认为是有效的

关联规则的置信度计算

1.置信度表示前提发生后结论发生的概率，计算公式为：置信度=(P且Q发生的次数)/P发生的次数

2.置信度反映规则的准确性，置信度越高，规则预测结论的能力越强

3.置信度阈值是预先设定的最低置信度值，只有满足该阈值的规则才被认为是强关联规则关联规则的支持度和置信度计算

支持度

关联规则的支持度衡量关联规则在事务数据库中的普遍性。它被定义为包含规则中项集的事务数与数据库中总事务数的比率。

支持度计算公式：

```

支持度(X→Y)=P(X∩Y)=N(X∩Y)/N

```

其中：

*P(X∩Y)是同时包含项集X和Y的事务的概率

*N(X∩Y)是同时包含项集X和Y的事务数

*N是数据库中的总事务数

置信度

关联规则的置信度衡量当项集X出现时，项集Y也出现的条件概率。它被定义为同时包含规则中项集的透视数与只包含规则左部项集的事务数的比率。

置信度计算公式：

```

置信度(X→Y)=P(Y|X)=N(X∩Y)/N(X)

```

其中：

*P(Y|X)是在包含项集X的事务中也包含项集Y的概率

*N(X∩Y)是同时包含项集X和Y的事务数

*N(X)是仅包含项集X的事务数

支持度和置信度的区别

*支持度衡量关联规则在数据库中发生的频率，而置信度衡量当规则左部项集出现时，规则右部项集出现的可能性。

*支持度不受规则方向的影响，而置信度对规则方向敏感。

*一般来说，高支持度的规则不一定具有高置信度，但高置信度的规则通常具有高支持度。

支持度和置信度阈值

为了从数据挖掘中获得有用的关联规则，通常需要设置支持度和置信度阈值。这些阈值用于过滤掉不满足最小普遍性和可靠性水平的规则。

*支持度阈值：指定最小支持度，以识别频繁出现的项集。低于此阈值的支持度表明该项集不常见，关联规则不具有普遍性。

*置信度阈值：指定最小置信度，以确保规则是可靠的。低于此阈值的置信度表明，当规则左部项集出现时，规则右部项集出现的可能性并不高，该规则不具有一致性。

通过设置合适的支持度和置信度阈值，数据挖掘人员可以过滤掉无关的或不可靠的关联规则，从而获得对业务决策有用且有意义的见解。第八部分筛选强关联规则关键词关键要点关联规则挖掘

1.关联规则挖掘的概念：从大量数据中发现关联关系，找出同时出现频率高的项目集。

2.关联规则挖掘的过程：数据收集、数据预处理、候选关联规则生成、强关联规则筛选、规则评估和解释。

3.强关联规则的定义：置信度和支持度都高于设定的阈值的关联规则。

筛选强关联规则

1.置信度阈值：判断关联规则强度的一个重要指标，代表规则前件发生的条件下，后件发生的概率。

2.支持度阈值：衡量关联规则在数据集中出现的频率，代表具有关联关系的事务数量所占的比例。

3.筛选算法：常见的筛选算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat算法，通过递归消除不满足阈值的候选关联规则。筛法算法在数据挖掘中的应用：筛选强关联规则

引言

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术，旨在发现交易数据中同时出现频繁的项目集。篩法算法是一种经典的关联规则挖掘算法，因其高效率和可扩展性而受到广泛应用。本文重点介绍篩法算法在筛选强关联规则方面的应用。

篩法算法

篩法算法是一种基于Apriori原理的关联规则挖掘算法。Apriori原理的核心思想是：对于任何频繁项集，其所有子集也都是频繁的。篩法算法使用分步法，迭代生成候选集并检查其支持度。

筛选强关联规则

篩法算法通过以下步骤筛选强关联规则：

1.定义支持度和置信度阈值

支持度衡量规则中项集同时出现的频率，而置信度衡量规则中推理项由前提项推出的程度。用户需要根据业务需求定义支持度和置信度阈值。

2.生成候选规则

对于频繁项集中的每个项对，根据定义的置信度阈值生成候选规则。

3.计算候选规则的支持度和置信度

计算候选规则的支持度和置信度，并剔除不满足阈值的要求的候选规则。

4.剪枝

如果候选规则的支持度或置信度低于阈值，则将其删除。这一步称为剪枝，可以显著减少计算量。

5.生成强关联规则

符合支持度和置信度阈值的候选规则