中国科学院大学刘莹数据挖掘第二次作业.pdf
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简介：
该文档是《数据挖掘》课程在中国科学院大学的教学材料之一，内含学生刘莹完成的第二次作业内容及分析成果。
针对表1所示的数据集（最小支持度为60%，最小置信度为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。置信度是对称测量吗？
(c) 根据以下元规则列出所有强关联规则（具有支持s和置信度c），其中X代表客户，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。
对于表1所示的数据集（最小支持度为60%）：
(a) 使用FP-Growth算法找出所有的频繁项集，请展示所有FP树及条件模式基。
(b) 比较Apriori和FP-Growth的效率。
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