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R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战：关联规则概念、频繁项集、支持度（support）、置信度(confidence)、提升度(lift)、apriori算法_r语言apriori提升度lift
作者：小惠珠哦 | 2024-07-31 12:48:53
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r语言apriori提升度lift
R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战：关联规则概念、频繁项集、支持度（support）、置信度(confidence)、提升度(lift)、apriori算法
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R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战：关联规则概念、频繁项集、支持度（support）、置信度(confidence)、提升度(lift)、apriori算法
#itemFrequency函数统计每一本书在所有事务中出现的次数
关联规则概念
一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联（Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集），然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。
如何
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