簡單易懂的人工智能系列：關聯規則

關聯規則：Association Rule

關聯規則是反應失誤與實物間相互的依存關係和關聯性。如果兩個或多個事物間存在一定的關聯關係，則其中一個事物能夠通過其他食物預測到。最常見的場景就是購物籃分析（Market Basket）。通過分析顧客購物籃中的不同商品之間關係，來分析顧客的購買習慣。經典案例就是啤酒和尿布。

先看一個栗子，有某超市的購物籃信息，以此分析顧客的購物習慣，制定貨物擺放或者捆綁銷售策略。（Apriori）

                 

第一步，首先確定最小支持度：50%，最小置信度：50%

第二步，確定1- 頻繁項集

                                       

該1- 項集中 { D } 不滿足最小支持度要求，所以1- 頻繁項集爲：

                                        

第三步，確定2- 頻繁項集（2-項集由1-頻繁項集組合而得）

                                            

同樣我們剔除掉不滿足支持度的記錄，得到2- 頻繁項集：

                                       

第三步，確定3- 頻繁項集（3-項集由2-頻繁項集組合而得）

 其中 {A,B,C,E} 不是3項集，同時淘汰小於支持度的記錄，得到的3- 頻繁項集爲：

                                                      

第四步，確定關聯規則，即爲最終頻繁項集的非空子集之間關聯

                                     

比如，買了非空子集{ C, E} 的 買 非空子集 { B} 的支持度爲 50%（原始數據中有兩條記錄）。

最終關聯規則也就是：