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