1，常用关联规则算法

2，详解Apriori算法

2.1 概念

关联规则的一般形式：

支持度：项集A, B同时发生的概率成为A, B的支持度。也就是项集A，B同时发生的概率。

Support(A=>B) = Support(B=>A) = P(A∩B) = A,B 同时发生的事务个数 / 所有事务个数

置信度：项集A发生，则项集B发生的概率成为A=>B的置信度。

Confidence(A=>B) = P(B | A) = P(A∩B) / P(A)

提升度：一种简单的关联度度量

Life(A,B) = Life(B,A) = P(B | A) / P(B) = P(A | B) / P(A) = P(A∩B) / P(A)*P(B)

Life(A,B) = 1 事件A，B 无关联

Life(A,B) <= 1 事件A，B 负关联

Life(A,B) >= 1 事件A，B 正关联

最小支持度，最小置信度

项集，频繁项集，最大频繁项集

易基因 -【第9期】多组学关联分析方法及应用案例
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