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数据挖掘之关联规则
思想引入：
所谓关联规则就是找到两件或两件独立事件之间的关联性。比如：著名的啤酒尿布故事——在所有购物记录中（可以把每一条记录想象成是一张小票），买了尿布的顾客大部分都买了啤酒。鉴于此：我们就发现了：在销售领域，啤酒与尿布之间存在着关联关系。发现这样的关联规则就可以更好的指导销售。
相关概念：
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support（支持度）：相关的物品在所有记录中出现的概率。简单理解：就是概率论中的频率。定义：
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confidence（置信度）：一个物品集出现的记录数 占 其中一件物品出现的记录数 的比例。简单理解：就是概率论中的条件概率。即一个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。定义：
存在的误区：
| 物品A | 物品B | 物品C | 物品D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 2 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 4 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| 6 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 8 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 9 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 1 | 1 | 0 | 0 |
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置信度小于先验概率。这里所说的先验概率，我们可以理解为物品的支持度。 解释：比如我们看上表：其中物品集{物品A和物品B}的支持率为：
4/10*100%=40%而confidence（B->A）的置信度为：
4/6*100%=66%如果我们认为置信度大于30%就认为物品集之间是存在关联关系的。那么我们就认为物品A和物品B之间是存在关联关系的。
但是这种情况下存在一种问题：物品集{A和B}的置信度小于物品A的支持度。这种情况下，我们也认为是没有关联关系的。这就像本来有百分之八十的人会买衣服，你推导出买了蔬菜的人百分之66%的人会买衣服。这比普遍情况下还差，就没有意义。 -
当两个商品出现的支持度相差非常大时。
解释：观察表格中物品A和物品D。confidence（D->A）=100%。这个值大于物品A的先验概率80%。但其实：这种情况下物品D的先验概率为20%。即：我们可以认为A是频繁购买的物品，D是非频繁购买的物品。如果挖掘出来的关联规则是：购买非频繁物品时会出购买频繁商品。这也是没有意义的。 -
关联规则只是说明相关联的事情之间存在相关性，并不说明事情之间存在因果关系。
例如：美国的犯罪率和冰淇淋的销量之间存在相关性。冰淇淋销量上升，犯罪率上升；冰淇淋销量下降，犯罪率下降。
总结
由以上的知识可以知道：如果我们要去找N件物品之间的关联关系。那么简单的思想是：任意2件物品的组合、任意3件物品的组合、…、N件物品的组合。那么利用组合关系：那么总共要计算的次数将是非常庞大的（使用公式不太熟QAQ，所以这里简单说一下：就是C小标是N上标m，m为组合物品的件数，然后累加起来）。这样的计算量将是非常庞大的。那么一下就介绍两个算法。Apriori和FP-growth。
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