请教推荐算法中关联规则的最小支持度和最小置信度如何确认

关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯

这些 规则必须满足最小支持度和最小置信度。 (4)序列模式。序列模式分析和关联规则分析类似,也是为了挖掘数据项之间的联系,不过序列模式分析的是数据项在时间维上的先后序列关系,如一个顾客在购买了计算机半年后可能再购买财务分析软件。 (5)孤立点分析。孤立点是度量错误或固有的数据变异性的结果。许多数据挖掘算法...

关联规则统计分析与可视化：构建模型，通过apriori函数实现。代码细节：(1) apriori函数构建模型。(2) 参数解释：support、confidence、milen、maxlen分别设定支持度、置信度、项集最小数目。可视化效果：根据代码生成关联规则图表。代码说明：(1) myrules.a 存储排序后的关联规则，可选择显示前50条。(2)...

序列模式分析描述的问题是:在给定交易序列数据库中,每个序列是按照交易时间排列的一组交易集, 挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上,返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时,同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。 2.2.3 分类分析 设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该...

关联分析一般分为两个步骤分别为：通过迭代找到数据库中的所有频繁项集、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的关联规则。关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同...

最小支持度：用于筛选频繁项，影响挖掘结果的规模和精度。在药品分析中，可以根据实际需求设置，如设置为40表示只考虑至少出现在40个交易中的药品组合。最小置信度：用于筛选关联规则，影响规则的可靠性和实用性。在药品分析中，可以设置为0.1或更高，以确保生成的规则具有较高的可信度。结果分析：通过FP...

基于R实现关联规则挖掘：在R语言中，实现Apriori算法主要依赖于arules拓展包。首先加载包，并使用apriori函数执行关联规则挖掘。通过读取数据集，可以创建稀疏矩阵表示商品交易记录，然后调用相关函数进行规则挖掘。根据支持度和置信度阈值筛选规则，并分析规则模式。最后，使用arulesViz包中的函数实现关联规则的...

支 持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现的频率称为支持度，反映关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的可信程度。如果某条规则同时满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence)，则称它为强关联规则。关联规则数据挖掘阶段 第 一阶段必须从...