本文目录导读：
本章概述
数据挖掘概念与技术第三版第六章主要介绍了数据挖掘中的关联规则挖掘技术，关联规则挖掘旨在发现数据集中项目之间的关联关系，是数据挖掘领域的重要研究方向，本章详细阐述了关联规则挖掘的基本概念、算法以及应用，对读者理解和掌握关联规则挖掘技术具有重要意义。
关联规则挖掘基本概念
1、关联规则：关联规则描述了数据集中不同项目之间的关联关系，在超市购物数据中，如果购买了商品A，则购买商品B的可能性较大。
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2、支持度：支持度表示满足关联规则的样本在所有样本中的比例，支持度为80%的关联规则表示在所有样本中，有80%的样本同时包含商品A和商品B。
3、置信度：置信度表示在满足关联规则的前提条件下，目标事件发生的概率，置信度为70%的关联规则表示在购买了商品A的情况下，购买商品B的概率为70%。
4、聚类：聚类是指将具有相似性的项目归为一类，在关联规则挖掘中，聚类可以用于发现具有相似购买习惯的客户群体。
关联规则挖掘算法
1、Apriori算法：Apriori算法是一种基于支持度阈值的方法，用于挖掘频繁项集，其核心思想是利用频繁项集的闭包性质，逐步生成频繁项集。
2、FP-growth算法：FP-growth算法是一种基于树结构的方法，通过构建频繁模式树（FP-tree）来挖掘频繁项集，FP-growth算法在处理大数据集时具有较好的性能。
3、Eclat算法：Eclat算法是一种基于树结构的方法，用于挖掘频繁项集，Eclat算法与FP-growth算法类似，但在处理小数据集时具有更好的性能。
关联规则挖掘应用
1、商业智能：在商业领域，关联规则挖掘可以用于市场分析、客户细分、产品推荐等。
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2、金融风控：在金融领域，关联规则挖掘可以用于信用风险评估、欺诈检测等。
3、医疗健康：在医疗领域，关联规则挖掘可以用于疾病预测、药物相互作用分析等。
本章课后答案
1、简述关联规则挖掘的基本概念。
答：关联规则挖掘旨在发现数据集中项目之间的关联关系，关联规则描述了数据集中不同项目之间的关联关系，包括支持度、置信度等概念。
2、列举三种关联规则挖掘算法，并简要介绍其原理。
答：三种关联规则挖掘算法分别为Apriori算法、FP-growth算法和Eclat算法，Apriori算法基于支持度阈值，FP-growth算法基于树结构，Eclat算法同样基于树结构。
3、简述关联规则挖掘在商业智能领域的应用。
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答：在商业智能领域，关联规则挖掘可以用于市场分析、客户细分、产品推荐等，通过分析顾客购买记录，挖掘出顾客购买不同商品之间的关联关系，从而为商家提供产品推荐策略。
4、请简述关联规则挖掘在金融风控领域的应用。
答：在金融风控领域，关联规则挖掘可以用于信用风险评估、欺诈检测等，通过分析客户交易数据，挖掘出欺诈交易的特征，从而提高金融机构的风险防范能力。
5、请简述关联规则挖掘在医疗健康领域的应用。
答：在医疗健康领域，关联规则挖掘可以用于疾病预测、药物相互作用分析等，通过分析患者病历数据，挖掘出疾病发生的相关因素，为医生提供诊断依据。
关联规则挖掘在各个领域具有广泛的应用前景，掌握本章内容，有助于读者更好地理解和应用关联规则挖掘技术。
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