国科大刘莹第二次数据挖掘作业
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简介：
这段简介可以描述为：“国科大刘莹第二次数据挖掘作业”是刘莹同学在攻读中国科学技术大学期间完成的一份重要课程作业。该作业深入探索了数据挖掘的相关技术与应用，展现了她在数据分析和处理方面的专业能力。
1. 考虑表1所示的数据集（min_sup = 60%， min_conf=70%）。
(a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个购物篮。
(b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。 置信度是相互对称的测量吗？
(c) 根据以下元规则（模式），列出所有强关联规则（支持s和置信度c）。 在此，X代表客户变量，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。
表1. 购物篮交易示例
TID | 项目购买
---|---
T1 | {A, D, B, C}
T2 | {D, A, C, E, B}
T3 | {A, B, E}
T4 | {A, B, D}
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