Question

1.实验目的

·了解关联分析的常用算法和实际应用。

·了解关联分析的常用函数。

2.实验内容

应用Python进行关联分析，包括对频繁数据集的探索、关联规则的建立和结果的分析。

·对于数据集Income，使用Apriori算法建立关联规则。

3.实验步骤提示

1）获取数据集Income，查看数据集Income的前五个事项，了解数据集的项集以及具体内容。

2）查看Income中各个项的支持度，并单独查看项“age=14-34”和项“sex=male”的支持度，查看支持度最大的前10个项。

3）以最小支持度为0.1，最小置信度为0.5建立Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule1；以最小支持度为0.1，最小置信度为0.6建立Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule2；以最小支持度为0.2，最小置信度为0.5建立Apriori关联规则，得到的关联规则记为rule3。比较三个关联规则的数目。

4.思考与实验总结

1）对于不同的数据类型，怎样实现关联规则分析？

2）如何评估关联规则分析的效果？