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)...
支持度是评估一个给定项集出现频率的最基本度量标准,其计算公式为:Support(X→Y) = P(X,Y)/P(I) = P(X∪Y)/P(I) = num(X∪Y)/num(I)。其中,I表示总事务集,num()函数用于计算事务集中特定项集出现的次数,num(I)表示总事务集的个数,而num(X∪Y)则表示同...
num(I) 表示总事务数。例如,在一个包含1000个事务的数据集中,如果项集 {X, Y} 同时出现在200个事务中,那么项集 {X, Y} 的支持度就是 200/1000 = 0.2,或者说 20%。这意味着在数据集中,有 20% 的事务同时包含了项集 X 和 Y。 置信度(Confidence) 置信度衡量的是在包含项集 X 的事务中,同时包含...
假设在1000次购物记录中,有200次同时购买了面包和牛奶,那么面包和牛奶这个项集的支持度就是200÷1000 = 0.2。这就意味着在所有的购物记录中,有20%的顾客同时购买了面包和牛奶。 支持度的计算其实并不复杂,但它的作用可不小。想象一下,如果你是超市的经理,通过计算商品组合的支持度,就能知道哪些商品经常被顾客一...
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
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) = \frac{项集在所有交易中出现的次数}{所有交易的总数}] 收集数据 首先,我们需要收集并整理交易数据,这通常来自于数据库或其他数据存储形式。数据应该以一种易于分析的...
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...
1、支持度的定义:support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如:support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%。 2、自信度的定义:confidence(X-->Y) = |X交Y|/|X| = 集合X与集合Y中的项在一条记录中...
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)...
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(...