データマイニング最小サポートと強い関連規則

Question

私は、次の表がある場合：

そして、A = {I1}、B = {I2}場合を、と私はサポートが0.4と自信です見つけますアソシエーションルールA⇒Bに対して0.5である場合、これが強いアソシエーションルールであるかどうかをどのように判断できますか？

たとえば、最小サポートが30％であれば、それは強いと思いますが、正しいと思いますか？私たちのサポートは0.4計算されているので。しかし、最低限のサポートが50％であれば、それよりも少ないので、それは強くない。

投稿した画像に関して、このような考え方で正しいですか？

Answer 1

J. Han、M. Kamber、J. Peiの「データマイニング：概念とテクニック」をお読みください。

通常、ユーザーが決定した最小サポートしきい値と最小信頼しきい値の両方を満たしている場合、関連ルールは「強」と呼ばれます。あなたの場合; 30％の最小支持、60％の最小信頼を使用して

I1 ⇒ I2 [40%, 50%] 

、お使いの相関ルールは、最小信頼閾値を満たしません。したがって、それは強い関連ルールではありません。