概述
支持度和置信度:
关联规则从一个侧面揭示了事务之间的某种联系。
支持度和置信度总是伴随着关联规则存在的，它们是对关联规则的必要的补充。
对某条关联规则而言，如 A -> B (support=30%, confidence=
60%)
其中的support=30%是说，在所有的事务中同时出现A和B的概率。
而，confidence=60%是说，所有事务中，在出现A的情况下出现B的概率，即条件概率。
那么我们要怎样设置支持度和置信度呢？
支持度揭示了A和B同时出现的频率，如果A和B一起出现的频率非常小，那么就说明了A和B之间的联系
并不大；但若一起出现的频率非常频繁，那么A和B总是相关联的知识也许已经成为常识而存在了。这就
涉及到如何正确设置支持度的问题。
当然，对数据库中的隐藏的关联规则的挖掘有一个重要的性质就是知识总是出现在不同的层面上，
因此这也是一个需要着重考虑的问题。
置信度揭示了A出现时，B是否一定会出现，如果出现则其大概有多大的可能出现。如果置信度为100%,
则说明了A出现时，B一定出现。那么，对这种情况而言，假设A和B是市场上的两种商品，就没有理由不进行捆绑销售了。
如果置信度太低，那么就会产生这样的疑问，A和B关系并不大，也许与A关联的并不是
B.
当然了，就做题而言，往往给出支持度和置信度的要求。在一个具体的数据挖掘任务中，也是用户自行设置这两个值。
最后
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