数据挖掘什么是项支持度(数据挖掘中，什么是项支持度？)

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数据挖掘中的项支持度（ITEM SUPPORT）是指一个项在所有事务中出现的频率。在频繁模式挖掘中，项支持度是衡量一个项在数据集中出现的概率。如果一个项的支持度很高，那么它可能是一个频繁项，值得进一步分析。

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数据挖掘中的项支持度是指在一个数据集中发现的特定项（如频繁项集）出现的频率。在关联规则学习中，项支持度是衡量一个项集在所有事务中出现的频率。如果一个项集的支持度大于某个阈值，那么我们可以认为它是一个频繁项集。

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数据挖掘中的项支持度（ITEM SUPPORT）是指在一个特定的数据集或事务集中，某个特定项目出现的频率。它用于衡量项目在数据集中出现的频率，是评估项目重要性和相关性的重要指标之一。项支持度的计算方法通常是将数据集或事务集按照项目进行分组，然后统计每个组中项目的总数。最后，将每个组的项目总数除以总数据量，得到的结果就是该项目的项支持度。例如，假设有一个购物篮数据集，包含以下信息：商品数量商品A 10 商品B 5 商品C 3 商品D 2 要计算商品A的项支持度，可以按照商品进行分组，统计每个商品的总数，然后除以总商品数。具体操作如下：统计商品A的数量：10 统计商品B的数量：5 统计商品C的数量：3 统计商品D的数量：2 计算商品A的项支持度：(10 5 3 2) / (10 5 3 2) = 18 / 20 = 0.9 因此，商品A的项支持度为0.9，表示商品A在购物篮数据集中出现的频率较高。

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