数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案详解，数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案

本文目录导读：

1. 关联分析基础概念回顾
2. 课后习题答案解析
3. 关联分析在实际中的应用

《数据挖掘概念与技术第三版第六章课后答案详解》

关联分析基础概念回顾

在数据挖掘中，关联分析旨在发现数据集中不同项之间的有趣关系，这些关系可以表示为关联规则，如果购买了A商品，那么有很大概率也会购买B商品”。

（一）支持度（Support）

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支持度是一个重要的度量指标，它衡量了一个项集在整个数据集中出现的频率，项集X的支持度定义为包含项集X的事务数与总事务数之比，在一个超市的购物篮数据集中，如果总共有1000笔交易，其中包含牛奶和面包这两项的交易有100笔，牛奶，面包}这个项集的支持度就是100 / 1000 = 0.1，支持度可以帮助我们找到那些经常一起出现的项集，过滤掉那些出现频率很低的项集组合。

（二）置信度（Confidence）

置信度用于衡量关联规则的可靠性，对于关联规则X→Y（表示如果X出现，那么Y很可能出现），其置信度定义为包含X和Y的事务数与包含X的事务数之比，在前面提到的超市购物篮数据中，如果包含牛奶的交易有200笔，而同时包含牛奶和面包的交易有100笔，那么规则“牛奶→面包”的置信度就是100 / 200 = 0.5，置信度越高，说明在X出现的情况下，Y出现的可能性越大。

课后习题答案解析

（一）习题一：计算项集支持度和关联规则置信度

假设我们有如下的事务数据集：

1、计算项集{A, B}的支持度

总事务数为4，包含{A, B}的事务有2个（事务1和事务4），所以项集{A, B}的支持度为2 / 4 = 0.5。

2、计算关联规则“A→B”的置信度

包含A的事务有3个（事务1、事务2和事务4），同时包含A和B的事务有2个（事务1和事务4），所以规则“A→B”的置信度为2 / 3≈0.67。

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（二）习题二：频繁项集挖掘算法比较

常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算法和FP - Growth算法。

1、Apriori算法

- 原理：基于先验性质，即频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，算法首先扫描数据集，计算单个项的支持度，找出频繁1 - 项集，然后通过频繁k - 项集生成候选(k + 1)-项集，并再次扫描数据集计算它们的支持度，不断迭代直到没有新的频繁项集产生。

- 优点：算法简单易懂，容易实现。

- 缺点：需要多次扫描数据集，当数据集很大时效率较低，并且会产生大量的候选集。

2、FP - Growth算法

- 原理：采用分治策略，将数据集压缩成一个频繁模式树（FP - Tree），然后从FP - Tree中挖掘频繁项集，它不产生候选集，直接从树结构中挖掘频繁项集。

- 优点：只需要扫描数据集两次，效率比Apriori算法高很多，尤其适用于处理大规模数据集。

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- 缺点：构建FP - Tree的过程相对复杂，并且树结构占用一定的内存空间。

关联分析在实际中的应用

（一）市场营销

在市场营销中，关联分析可以帮助企业了解顾客的购买行为模式，通过分析超市的购物篮数据，企业可以发现哪些商品经常被一起购买，从而进行组合促销，如果发现咖啡和牛奶经常被一起购买，企业可以推出咖啡和牛奶的组合套餐，提高销售额。

（二）网站推荐系统

对于网站推荐系统，关联分析可以用于发现用户浏览网页或点击链接之间的关系，如果发现用户在浏览某类科技新闻后，经常会点击相关的电子产品评测页面，网站就可以在科技新闻页面上推荐电子产品评测链接，提高用户的点击率和留存率。

（三）医疗领域

在医疗领域，关联分析可以用于分析疾病与症状、药物与治疗效果等之间的关系，通过分析大量的病历数据，发现某些症状组合与特定疾病的关联度很高，这有助于医生更准确地诊断疾病。

关联分析在多个领域都有着广泛的应用，通过深入理解关联分析的概念、度量指标以及相关算法，我们能够更好地挖掘数据中的潜在价值，为决策提供有力支持。

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