① 支持度小而置信度大这个怎么解释
置信度Conf(X⇒Y)大，说复明X的出现对制Y的出现影响比较大。以购物篮为例，意味着买了物品X的人很可能会买Y；
支持度Supp(X⇒Y)小，说明X，Y同时出现的可能性小。以购物篮为例，意味着同时购买X和Y的人比较少；
支持度小而置信度大 意味着，尽管买了X的人很有可能会买Y，但是一起买的人其实并不多，可以不予关注。例如，尽管买了很炫很贵的Surface Studio的人极大可能会买Surface Dial，但是能买的人都是少数的土豪啊，我开个小型电脑卖场的话，就不用考虑卖这两样了。
② 请教推荐算法中关联规则的最小支持度和最小置信度如何确认
apriori算法有支持度和置信度两个概念，都是在执行算法之前自己设定的，在每一次迭代过程后，大回于支答持度的项集被保留为频繁项集，最后生成的规则由最终的频繁项集组成，简单说也就是支持度越小，频繁项集越多，置信度越小
③ 数据挖掘关于置信度和支持度的问题
怎么可能支持度高而置信度低？你这个高跟低是怎么定义的？支持度>置信专度？不可能吧。你按属公式看就知道不可能。分子都一样，支持度的分母是事物总数N，置信度的分母是A的出现次数（设为m），支持度大于置信度，那就意味着N<m。显然不可能
④ 关联算法除了支持度和置信度还有什么方法
apriori算法有支持度和置信度两个概念，都是在执行算法之前自己设定的，在每一次迭代过程后，大回于支持度的项答集被保留为频繁项集，最后生成的规则由最终的频繁项集组成，简单说也就是支持度越小，频繁项集越多，置信度越小
⑤ 关于数据挖掘中“支持度”和“置信度”的概念
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”专比例
置信度就是条件概率， 前件出现属的条件下 后件出现的概率。 所以置信度就是一个相对的概念。
比如一个A->B的规则， 比如一个数据 10条记录， AB同时出现了6次， 支持度就是0.6 support(A->B)=0.6 但置信度 要算A出现的次数， 比如A如果出现了8次， 那么置信度conf(A->B) = 0.75
⑥ 我用spss clementine中的 Apriori做数据挖掘,怎么得到的支持度和置信度值不对呢
spss clementine
的定义有问题，他的支持度其实是前向的出现概率
和统计定义不同，你选择条件支持度
统计研究生专业数据分析
⑦ SPSS modeler关联规则apriori里支持度和置信度的值设置为多少比较好
置信度、支持度、提升度是评价关联规则的三个重要指标。
样本100，条件A=》结果B，A：，B40，同时发生A和B：30
则：
条件支持度=P(A)=条件A60/样本100=0.6
结果支持度=P(B)=结果B40/样本100=0.4(在sas中称为预期置信度)
规则支持度=P(A&B)=30/100=0.3
规则置信度=P(B|A)=P(A&B)/P(A)=30/60=0.5,即同时发生的记录数除以样本数，
提升度=P(B|A)/P(B)=0.5/0.4=1.25
，注意不要混淆了条件支持度和规则支持度，网文好多只说支持度，实际上有的指的条件支持度、有的值规则支持度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙视一下。
在spss的apriori的运行结果中还有部署能力的概念，观察了一下，发现：部署能力=条件支持度-规则支持度，就是说还有多少人有发展空间，比如有10人，符合条件的有7人，同时如何条件和结果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。
二、算法
关联分析基本就是Apriori算法，没用过其他的。
apriori算法的具体实现就不说，暂时我也说不清楚，我只追求会用，不求甚解，只知道大概步骤就是：1、根据设置的条件支持度找出频繁项集；2、分析找出来的这些频繁项集，得出规则；3、找出大于或等于给定置信度的规则。
一般各个dm软件跑apriori算法的时候都需要设置：最小条件支持度，最小规则置信度，有的还需要设置最大前项数，spss的modeler就需要设置这三个。
⑧ 找出下列数据中支持度和置信度。如下（数据挖掘题目 软件工程硕士生题目）需详细解答过程急
1.support((apple,banana)->cherry) = 1/7 = 14.29% （7个交易中有一个交易是同时购买了三件商品）内
confidence((apple,banana)->cherry) = 1/2 = 50% (同时购买了apple 和banana的有两个容交易，其中一个交易也购买了cherry，所以置信度是50%)
2.support(banana->rian) = 4/7 = 57.14% >0.4，故满足条件
3.confidence((apple,cherry)->rian) = 2/2 = 100%>0.8 ，故满足条件
⑨ 统计分析中的关联规则的支持度和置信度的阈值有什么方法计算吗，不要凭借经验给定
置信度类似于精确度。无法计算。