1)“茶叶→咖啡”的支持度· 甲组:Support1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Support2(X→Y) = 0/500 = 0%· 总体:Support(X→Y) = 450/1000 = 45%2)“茶叶→咖啡”的置信度· 甲组:Confidence1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Confidence2(X→Y) = 0/0 = 0% (不考虑,因分母为0)...
支持度（support）和置信度（confidence）⽀持度（support）和置信度（confidence）⽀持度(Support)的公式是：Support(A->B)=P(A U B)。⽀持度揭⽰了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率⼩，说明A与B的关系不⼤；如果A与B同时出现的⾮常频繁，则说明A与B总是相关的。置信度(Confidence)...
支持度(Support)的公式是:Support(A->B)=P(A U B).支持度揭示了A与B同时出现的概率.如果A与B同时出现的概率小,说明A与B的关系不大:如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A与B总是相关的. 置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B).置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现...
具体而言,支持度通过统计特定项集在所有交易记录中出现的次数与总交易记录数的比值来计算;置信度则是通过计算两个项集同时出现的次数与只有前项集出现的次数的比值来确定。 一、支持度的计算和统计 支持度是关联规则分析中的一个关键概念,用于衡量一个项集在整个数据集中出现的频繁程度。计算公式为: [支持度(项集...
1.支持度(Support) 支持度表示项集{A,B}在总项集里出现的概率(项集:包含0个或者多个项的集合称为项集,此处A,B均为单一的项)。公式为: Support(A→B)= P(A,B) / P(I)= P(A∪B) / P(I) = N(AUB) / N(I) 其中,I表示总事务集。N()表...
数据挖掘的支持度是通过计算特定项目在整个数据集中出现的频率来实现的。支持度公式为:支持度(X) = (包含X的记录数) / (总记录数),它反映了项目集在数据库中的普遍性。举例来说,如果在一个包含1000条交易记录的数据集中,有100条记录包含某个项目集X,那么该项目集的支持
1. 支持度(Support):支持度衡量了一个规则在所有交易中出现的频率,即规则的共同出现程度。支持度的计算公式如下: Support(A -> B) = P(A ∩ B) = 记录中同时包含A和B的次数 / 总记录数。 2. 置信度(Confidence):置信度衡量了当一个项集出现时另一个项集也出现的概率,即规则的准确性程度。置信度的...
那么通过上面支持度的计算方法我们可以计算出:三元牛奶(A事务)和伊利牛奶(B事务)的支持度为:P(A&B)=4000/10000=0.4.三元牛奶(A事务)对伊利牛奶(B事务)的置信度为:包含A的事务中同时包含B的占包含A的事务比例。4000/6000=0.67,说明在购买三元牛奶后,有0.67的用户去购买伊利牛奶。伊利牛奶(B事务)对三元牛奶(...
Spark计算支持度和置信度 B的置信度、B->A的置信度 // 要求支持度和置信度就需要三个值,喜欢A公司的人数,喜欢B公司的人数,同时喜欢A和B公司的人数 // 我们先求前两个 val companyCountRDD = data.map(a => (a._2, 1)).reduceByKey(_ + _) ...
要计算一个项集的支持度,可以按照以下步骤进行:1. 统计数据集中包含该项集的交易次数。2. 计算支持度,即该项集的交易次数除以总交易次数。具体的计算公式如下:支持度 = 包含该项集的交易...