本文目录导读：
在《数据挖掘概念与技术》第三版第六章中，作者详细阐述了数据挖掘中的关联规则挖掘技术，本章内容丰富，涵盖了关联规则挖掘的基本概念、算法及其应用，以下将针对本章课后答案进行详细解析，以帮助读者深入理解关联规则挖掘的关键知识点。
关联规则挖掘的基本概念
1、关联规则：描述了数据库中两个或多个变量之间的相互依赖关系，关联规则通常以以下形式表示：A → B，其中A称为前件，B称为后件。
2、支持度：表示一个规则在数据集中出现的频率，计算公式为：支持度（A → B）= 出现A和B的记录数 / 总记录数。
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3、置信度：表示一个规则在给定前件的情况下，后件出现的概率，计算公式为：置信度（A → B）= 支持度（A → B） / 支持度（A）。
4、相关性：表示一个规则的重要程度，计算公式为：相关性（A → B）= 置信度（A → B） × 支持度（A）。
关联规则挖掘算法
1、Apriori算法：通过迭代的方式生成频繁项集，进而生成关联规则，Apriori算法的核心思想是：如果一个非空项集是频繁的，则其所有非空子集也是频繁的。
2、FP-growth算法：基于频繁模式树（FP-tree）的数据结构，通过挖掘频繁项集的闭包来生成关联规则，FP-growth算法在处理大规模数据集时具有更高的效率。
3、Eclat算法：一种基于树的数据挖掘算法，通过递归的方式挖掘频繁项集，Eclat算法适用于处理高维数据集。
关联规则挖掘的应用
1、超市购物篮分析：通过挖掘顾客购物篮中的关联规则，商家可以更好地了解顾客需求，从而制定更有效的营销策略。
2、金融市场分析：通过挖掘股票交易数据中的关联规则，投资者可以预测股票价格走势，从而进行投资决策。
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3、医疗领域：通过挖掘医疗数据中的关联规则，医生可以了解疾病之间的关系，为患者提供更精准的治疗方案。
4、电子商务推荐系统：通过挖掘用户购买历史数据中的关联规则，为用户推荐相关商品。
课后答案详解
1、问题：什么是关联规则？
答案：关联规则描述了数据库中两个或多个变量之间的相互依赖关系，通常以A → B的形式表示。
2、问题：支持度、置信度和相关性的计算公式分别是什么？
答案：支持度（A → B）= 出现A和B的记录数 / 总记录数；置信度（A → B）= 支持度（A → B） / 支持度（A）；相关性（A → B）= 置信度（A → B） × 支持度（A）。
3、问题：Apriori算法和FP-growth算法的区别是什么？
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答案：Apriori算法通过迭代的方式生成频繁项集，而FP-growth算法基于频繁模式树的数据结构，FP-growth算法在处理大规模数据集时具有更高的效率。
4、问题：关联规则挖掘在哪些领域有应用？
答案：关联规则挖掘在超市购物篮分析、金融市场分析、医疗领域和电子商务推荐系统等领域有广泛应用。
本章详细介绍了关联规则挖掘的基本概念、算法及其应用，通过深入解析课后答案，读者可以更好地理解关联规则挖掘的关键知识点，为实际应用提供理论支持，在实际应用中，根据具体需求选择合适的算法和数据挖掘技术，有助于提高数据挖掘的效率和准确性。
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