数据挖掘关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性
其最著名的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法
其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的最小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则
最小支持度和最小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值
在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足最小支持度和最小可信度的关联规则
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