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数据挖掘作业2——关联规则.doc

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数据挖掘作业2——关联规则.doc

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数据挖掘作业2——关联规则.doc

文档介绍

文档介绍:1 、解:因为最小支持度 min_sup= 9 2 , 最小置信度 min_conf=, 所以有: (1) 、求 1 项集和 1 强项集,如下表所示: 所以 1 项强项集 L 1 ={{A} 、{B} 、{C} 、{D} 、{E}} 。(2) 、通过 1 项强项集得到 2 项候选集,在计算 2 项集的支持度得到 2 项强项集,如下表所示: 所以 2 项强项集 L 2 ={{A,B},{A,C},{A,E},{B,C},{B,D},{B,E}}. (3) 、通过 1 项强项集的支持度 sup(A) 计算 2 项强项集的可信度 conf(I m? I n )=sup(I m? I n) sup(I m) ,得到 2 项关联规则,如下表: Items Sum sup(I) L 1 {A} 69 6 √{B} 79 7 √{C} 69 6 √{D} 29 2 √{E} 29 2 √ Items Sum sup(I) L 2 {A,B} 49 4 √{A,C} 49 4 √{A,D} 19 1 {A,E} 29 2 √{B,C] 49 4 √{B,D} 29 2 √{B,E} 29 2 √{C,D} 00 {C,E} 19 1 {D,E} 00 产生的 2 项关联规则为: I(A)? I(B); I(A)? I(C); I(B)? I(C) 。(4)、通过 2 项强项集得到 3 项候选集, 再计算 3 项集的支持度得到 3 项强项集, 如下表所示: 所以 3 项强项集 L 3 ={{A,B,C} , {A,B,E}} 。(5) 、计算 3 项强项集的可信度,得到 3 项关联规则,如下表所示: Items sup(I m? I n) sup(I m) sup(I n) conf(I m? I n)2 项关联规则{A,B} 9 49 69 76 4 √{A,C} 9 49 69 66 4 √{A,E} 9 29 69 26 2 {B,C} 9 49 79 67 4 √{B,D} 9 29 79 27 2 {B,E} 9 29 79 27 2 Items Sum sup(I m? I n? I p)L 3 {A,B,C} 29 2 √{A,B,D} 19 1 {A,B,E} 29 2 √{A,C,E} 19 1 {B,C,E} 19 1 Items I mI n sup(I m) conf(I m? I n)2 项关联规则{A,B,C} sup(I m? I n )=9 2 A B,C9 66 2 B A,C9 77 2 C A,B9 66 2 A,B C9 44 2 √ A,C B9 44 2 √ B,C A9 44 2 √如上表所示,产生的关联规则为: I(A,B) ? I(C), I(A,C) ? I(B), I(B , C)? I(A) I(E)? I(A,B), I(A,B) ? I(E), I(A,E) ? I(B) I(B,E) ? I(A) (6) 、由 3 项强项集 L 3 ={{A,B,C} , {A,B,E}} ,可知 4 项强项集只有一个{A,B,C,,E} 因而可知,无 4 项强项集,即无 4 向关联规则。 2 ,解: 因为最小支持度 min_sup= 7 2 , 最小置信度 min_conf=, 所以有: {A,B,E} su