本篇目录：
- 1、关于数据挖掘中“支持度”和“置信度”的概念?
- 2、数据挖掘中什么是可信度
- 3、数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?
- 4、...Apriori做数据挖掘,怎么得到的支持度和置信度值不对呢
- 5、,某某人的支持度和信任度相当高
关于数据挖掘中“支持度”和“置信度”的概念?
冗余我认为有两个理解：如果给好几个（2）这样的规则的话，是可以向上推出（1）这个关系的，另外他所谓的“期望”，我的理解是：支持度：祖先子孙，置信度：祖先约=子孙。这些信息如果是可以从（2）推到（1）的。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
支持度是衡量兴趣度度量的实用性指标。支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。对于模式兴趣度一般有两种度量标准，分别是支持度和置信度。
《数据挖掘：概念与技术》上面写到：“关联规则被认为是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。
组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。
数据挖掘中什么是可信度
叫做置信度，而非可信度。confidence。对于一条（条件--结论）的规则，置信度的分母是其条件出现的样本数；分子是条件和结论同时出现的样本数。
信任度是指蕴含的强度，即事务D中c%的包含X的交易同时包含XY。若X的支持度是support(x)，规则的信任度为即为：support(XY)/support(X)，这是一个条件概率P（Y|X），即confidence（XY）= P（Y|X）。
根据查询到的公开信息显示数据挖掘其本源数据为真实数据，其挖掘结果可信度高。
可信度，就是对人或事物可以信赖的程度。是根据经验对一个事物或一件事情为真的相信程度。可信度指的测量结果的一致性。信度高意味着在同样或类似的条件下重复操作，仍然可以得到该测量结果。
数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。聚类 数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。
置信度就是条件概率， 前件出现的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。
数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?
{Diaper， Beer}的支持度计数除于{Diaper}的支持度计数，为这个规则的置信度。例如规则{Diaper}→{Beer}的置信度为3÷3=100%。说明买了Diaper的人100%也买了Beer。
《数据挖掘：概念与技术》上面写到：“关联规则被认为是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。”我认为可以根据你现有的数据集，做实验，通过实验结果来确定那个阈值比较合理。
可乐和薯片的关联规则的支持度是20%，购买可乐的支持度是3%，购买薯片的支持度是5%，则提升度是331， A-B规则对于商品B有提升效果。
置信度就是条件概率， 前件出现的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。
该名词还常出现在数据挖掘的关联分析中，常跟 置信度（或可信性）一起出现。如：某超市中有1000个顾客购物，其中200个顾客购买了面包(物品集A)，那么面包（物品集A）的支持度为：P(A)=20%（200/1000）。
...Apriori做数据挖掘,怎么得到的支持度和置信度值不对呢
）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空真子集。2）对于L的每个非空真子集 ，如果L的支持计数除以 的支持计数大于等于最小置信度阈值min_conf，则输出强关联规则 =（L- ）。
所以在Apriori中有从三个不同的角度评价频繁项集，描述元素关联关系的指标：支持度、置信度、提升度。在Apriori中有三个维度的频繁项集的指标： 支持度 、 置信度 、 提升度 。下面以二元的组合举例说明。
置信度就是条件概率， 前件出现的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。
要计算支持度(Support)、置信度(Confidence)与提升度(Lift)，首先需要知道Freq(A∩B)、Freq(A)、Freq(B)和总笔数数值，那么需要对商品进行排列组合。
,某某人的支持度和信任度相当高
1、在这生与死的一刹那，他伸出援手救了你吧，那么你们之间信任程度肯定是最高的。其实在地震的时候也能看得出你们之间信任度有多高。并不需要遏制现实的试探，他是否回来救你，只需要看看地震以后他是否会给你打一个电话。
2、关联规则就是形如XY的逻辑蕴含关系，其中XI，YI且XY=Φ，X称作规则的前件，Y是结果，对于关联规则XY，存在支持度和信任度。
3、做事独来独往，并不代表着就不想娱乐的时候和大家在一起。另外，不要把公司的关系看的那么深，看着他们好像很合群的样子。最后我想说。如果你和你们公司每个人都相处不来，是否应该反思一下你自己的问题。
到此，以上就是小编对于数据挖掘置信度怎么计算的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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