关联规则挖掘方法是一种基于规则的机器学习算法，以下关于关联规

关联规则挖掘（如Apriori算法）用于发现数据集中项之间的有趣关系，典型应用是购物篮分析。核心概念包括：

1. 支持度（Support）：项集出现的频率。

2. 置信度（Confidence）：规则成立的可靠性。

3. 频繁项集：支持度≥最小支持度的项集。

   选项A：生产关联规则一般利用最小支持度从数据库中找到频繁项集

   • 正确性：正确。

   • 解释：频繁项集的生成确实依赖最小支持度阈值。例如，Apriori算法通过逐层搜索和剪枝找到所有满足最小支持度的项集。

   选项B：生成关联规则一般利用最小置信度从频繁项集中找到关联规则

   • 正确性：正确。

   • 解释：从频繁项集中生成规则时，需计算规则的置信度（如 P(Y|X) = Support(X∪Y)/Support(X)），并筛选满足最小置信度的规则。

   选项C：关联规则挖掘属于有监督学习算法

   • 正确性：错误。

   • 解释：

     • 有监督学习需要明确的标签（如分类、回归），而关联规则挖掘是无监督的，它从无标签数据中发现模式。

     • 关联规则的目标是发现项集间的关系，而非预测标签。

   选项D：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的

   • 正确性：正确（基于Apriori原理）。

   • 解释：

     • Apriori原理指出：频繁项集的所有子集必须也是频繁的（反之，若子集不频繁，则超集一定不频繁）。

     • 这是算法剪枝的基础，例如，若 {A,B} 不频繁，则 {A,B,C} 无需计算。

1. 关联规则挖掘

2. 频繁项集

3. 置信度

4. 有监督学习 vs 无监督学习

• 有监督学习：需要 “参考答案”（标签），比如预测房价时，需要先给模型看 “过去的房价数据 + 对应的价格”（标签），让它学习规律。
• 无监督学习：没有 “参考答案”，比如关联规则挖掘，只需要一堆购买记录，让模型自己找规律，不需要提前告诉它 “哪些商品该关联”。