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關聯(lián)規(guī)則簡介：
關聯(lián)規(guī)則雖然來源于
POS
中，但是可以應用于很多領域。只要一個客戶在同一個時間里買了多樣東西，或者在一段時間了做了好幾樣事情就可能是一個潛在的應用。例如：- 用信用卡購物，如汽車租金和旅館費，可以看他下一個要買的東西。
- 電話公司提供的多項服務，以研究捆綁銷售的問題。
- 銀行提供的多項服務，來分析客戶可能需要那些服務。
- 不尋常的多項保險申請可能是欺詐行為。
數(shù)據(jù)挖掘什么時候有用？三種規(guī)則：有用的、價值不高的、費解的。價值不高的規(guī)則往往是對一些商業(yè)領域內的規(guī)則重現(xiàn)。費解的規(guī)則往往是數(shù)據(jù)中一些偶然的東西，從而也沒有什么采取行動的價值。
虛擬元素（
Virtual Items
）是一個在事務中認為加入的元素。用來對事務進行一定的區(qū)別。加入虛擬元素后我們能做的事情：- 對比促銷時和平常銷售時的區(qū)別。
- 按照銷售的區(qū)域來看，按照銷售的方式來看。
- 比較城市和郊區(qū)的區(qū)別。
- 比較各個季節(jié)的不同。
數(shù)據(jù)挖掘的基本流程：
選擇合適的元素。考慮不同的統(tǒng)計級別，選擇哪種細節(jié)程度。細節(jié)的顆粒越粗，那么算法的工作量就越小；細節(jié)的顆粒越細，那么結果的可實施性就越好。關鍵：只有當數(shù)據(jù)中的元素出現(xiàn)的次數(shù)大致相同是，關聯(lián)規(guī)則的效果才最好。虛擬元素不能太多！應該注意數(shù)據(jù)的質量。
產(chǎn)生規(guī)則。什么是規(guī)則？就是一個條件和一個結果的和：
If condition then result
。實際中有用的往往是結果中只有一個元素的情況。支持度、可信度和提高率（興趣度）。
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元組
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出現(xiàn)頻率
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A
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45%
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B
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42.5%
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C
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40%
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A和B
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25%
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A和C
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20%
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B和C
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15%
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A和B和C
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5%
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支持度：就是一個元組在整個數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的概率。如上面的例子中
S(A)=0.45
。可信度：它是針對規(guī)則而言的。對于一般的規(guī)則，它的可信度
=p
（
condition and result
）
/p
（
condition
）。例如有如下規(guī)則：
If B and C then A
。則它的可信度是：
p
（
B and C and A
）
/p
（
B and C
）
=5%/15%=0.33
。提高率（或者叫興趣度）：對于上面的一個規(guī)則，我們可以發(fā)現(xiàn)，當我們從從數(shù)據(jù)庫中直接取
A
的時候，概率是
45%
；可在我們的規(guī)則中，取到
A
的概率卻只有
33.3%
。顯然，這種情況是我們不愿意見到的，我們應該略去這樣的一些規(guī)則。所以我們引入了興趣度的概念，具體的公式如下：興趣度
=p(condition and result)/p(condition)*p(result)
。當興趣度大于
1
的時候，這條規(guī)則就是比較好的；當興趣度小于
1
的時候，這條規(guī)則就是沒有很大意義的。興趣度越大，規(guī)則的實際意義就越好。
- 克服實際應用中數(shù)據(jù)量暴大的問題。當數(shù)據(jù)量增大時，要考慮的元素組就增長的很快了。
分裂規(guī)則：例如：If A and not B then C。
用關聯(lián)規(guī)則的方法對序列規(guī)則的分析：
為了進行序列模式的分析，事務數(shù)據(jù)要滿足額外的兩個條件：
- 一個時標或者序列信息用以決定事務發(fā)生的順序。
- 標識信息，用以區(qū)別不同的事務。
可以用于原因結果分析。
關聯(lián)規(guī)則的優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
- 它可以產(chǎn)生清晰有用的結果。
- 它支持間接數(shù)據(jù)挖掘。
- 可以處理變長的數(shù)據(jù)。
- 它的計算的消耗量是可以預見的。
缺點：
- 當問題變大時，計算量增長得厲害。
- 難以決定正確的數(shù)據(jù)。
- 容易忽略稀有的數(shù)據(jù)。
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