三，专著研读
- 支持度：几个关联的数据在数据集中出现的次数所占数据集的比重。支持度是针对項集来说的，可以定义一个最小支持度，保留满足最小支持度的項集，起到項集过滤。
- 置信度：一个数据出现后，另外一个数据出现的概率（数据的条件概率），(例：豆奶-莴苣/莴苣)
(Confidenceleft ( X ightarrow Y ight )=Pleft ( Xmid Y ight )=frac{Pleft ( XY ight )}{Pleft ( Y ight )})
多个数据的置信度
(Confidenceleft ( X
ightarrow YZ
ight )=Pleft ( Xmid YZ
ight )= frac{Pleft ( XYZ
ight )}{Pleft ( YZ
ight )})
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提升度：含有Y条件下同时含有X的概率，与X总体发生的概率之比，也就是X对Y的提升度。
(Liftleft (X ightarrow Y ight )=frac{Pleft (X mid Y ight )}{Pleft ( X ight )}=frac{Confidenceleft ( X ightarrow Y ight )}{pleft ( X ight )}) -
先验性质：频繁項集的子集也是频繁項集，非频繁項集的超级是非频繁的（重点）。
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Apriori：
Apriori对每个潜在的频繁項集，都会扫描判定是否是频繁的。
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FP-growth：
两次扫描（对关键字进行排序），FP只是一个更高效的发现频繁項集的算法，不能用于发现关联规则。