关联指事物之间存在的相互联系和影响。在数据领域，关联常表现为不同变量间的统计关系，如正相关、负相关或无相关性等。
基本概念
1、定义：关联是指事物之间存在的一种相互关系，这种关系可以是因果关系、共变关系或其他形式的关系，在数据挖掘中，关联分析用于发现数据集中项之间的有趣关系。
2、相关术语：
频繁项集：在数据集中出现次数不小于用户设定的最小支持度阈值的项集。
关联规则：从一个频繁项集推导出另一个频繁项集的规则，通常表示为“如果A，则B”的形式。
支持度：衡量项集或规则在整个数据集中出现的频率。
置信度：表示规则的可靠性，即在所有包含前件的记录中，有多少比例同时包含后件。
提升度：衡量规则的有效性，即在前件出现的条件下，后件出现的概率与后件独立出现的概率之比。
常见算法
1、Apriori算法：一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，通过逐层搜索迭代的方法找出频繁项集。
2、FPGrowth算法：一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法，通过构建FP树来压缩存储频繁项集和关联规则，并利用FPTree进行快速查找。
应用场景
1、市场篮子分析：通过发现购买商品之间的关联关系，制定更好的销售策略和商品陈列方式。
2、推荐系统：根据用户的购买历史和浏览行为，推荐他们可能感兴趣的商品或服务。
3、异常检测：利用关联规则发现异常交易模式和可疑行为，如欺诈行为、故障等。
优缺点
1、优点：能够揭示数据之间的隐藏模式和关系，为决策提供支持；可以应用于多个领域，具有广泛的应用前景。
2、缺点：计算代价较高，特别是在大数据集上；需要仔细选择参数和算法，以避免过拟合或欠拟合。
FAQs
1、Q：关联分析是否只能应用于数值型数据？
A：不是，关联分析可以应用于任何类型的数据，包括数值型、类别型和文本型数据。
2、Q：如何选择合适的关联分析算法？
A：选择算法时需要考虑数据的特点、业务需求和算法的性能，Apriori算法适用于小数据集，而FPGrowth算法更适合大数据集。
