数据挖掘支持度（数据挖掘支持度算法）

数据挖掘关联规则中的“支持度”和“置信度”一般设为多少?

1、那么就可以说在该班班长竞选中，张三的支持度是：40/50*100%=80%。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）。

2、关联规则的核心在于理解商品A购买后，商品B出现的概率。我们关注三个关键指标：支持度（商品组合出现的频率）、置信度（购买A后B出现的概率）、提升度（A对B购买概率的影响）。例如，牛奶的支持度是80%，而牛奶与面包的组合支持度则是60%。置信度则表明，购买牛奶后购买面包的概率为50%，反之则为67%。

3、因为一共取了五次，每次可能有ABCD中的一个或者几个，那么有几个中包含A，这就是支持度。拿元素A来说，在1，2，3中包含A，但是在4，5中没有。那么3/5=0.6就是他的支持度。同样再看下B，B在1，2，4，5中存在，3中没有，那么他的支持度就是4/5=0.8=80%。

支持度和置信度和提升度定义

支持度，就好比一个事件在所有事件集合中出现的频率。它衡量的是某个项集在数据集中出现的频繁度，是检验关联规则强度的首要指标。高支持度意味着事件组合在实际数据中更为常见，更有可能成为我们关注的重点。

支持度（Support）：指某一项或一组项集在数据集中出现的频率，是衡量关联规则是否频繁的重要指标。支持度越高，说明该项或项集出现的频率越高，也就意味着它们之间的关联性越强。置信度（Confidence）：指若干项之间的关系在数据集中存在的概率，是衡量关联规则的强度和可信度的重要指标。

置信度高说明商品连带紧密，说明客户连带意愿强，同时关注支持度，支持度高说明是需求量大，如果支持度低，置信度高其实对市场作用是有限小的。

看定义 支持度是 规则前、后 同时在数据库中出现的比率， 就是人家说的“应验”比例 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。

同样再看下B，B在1，2，4，5中存在，3中没有，那么他的支持度就是4/5=0.8=80%。再说置信度：置信度是说在存在一个元素的集合中另外一个元素存在的概率。我们还用第二题举例：比如在存在A的集合中存在B的概率是多少？我们找找：存在A的集合有1，2，3三个。在这三个中1，2，两个包含B。

求教数据挖掘中的信任度和支持度阈值的概念,越准确越好!

支持度：数据海洋中的基础比例 支持度，就好比一个事件在所有事件集合中出现的频率。它衡量的是某个项集在数据集中出现的频繁度，是检验关联规则强度的首要指标。高支持度意味着事件组合在实际数据中更为常见，更有可能成为我们关注的重点。

《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。因为阈值与数据集是有很大关系的。

数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

GSP的S是什么意思?

1、最后面的S是“系统”英语单词的首字母，其他的如下：GSP是英文Good Supplying Practice缩写，直译为良好的药品供应规范，在中国称为《药品经营质量管理规范》。它是指在药品流通过程中，针对计划采购、购进验收、储存、销售及售后服务等环节而制定的保证药品符合质量标准的一项管理制度。

2、B、T、F、J，分别代表药品不同类别：H代表化学药品，Z代表中成药，S代表生物制品，B代表保健药品，T代表体外化学诊断试剂，F代表药用辅料，J代表进口分包装药品。

3、gsp是控制医药在流通过程中，可能发生质量问题的因素，是防止药品质量问题引发事故而制定的一套管理制度。GSP是《药品经营质量管理规范》的英文缩写，是药品经营企业统一的质量管理准则。药品经营企业应在药品监督管理部门规定的时间内达到GSP要求，并通过认证取得认证证书。

4、GSP是英文Good Supplying Practice缩写，直译为良好的药品供应规范，在中国称为《药品经营质量管理规范》。它是指在药品流通过程中，针对计划采购、购进验收、储存、销售及售后服务等环节而制定的保证药品符合质量标准的一项管理制度。