Assoziationsanalyse

-> Sobald es enthalten ist, wird es mitgezählt, also {Bier,Chips,Fanta} würde auch dazu gehören

Wird verwendet um die Menge an Elementen zu verringern und somit eine unwichtige Elemente nicht mehr zu nutzen

Bei C3 sollten ebenfalls folgende Mengen vorhanden sein:

{A,C,E} und {A, B, C}, diese werden aber nicht betrachet, wegen der Apriori-Eigenschaften, die in C2 auftritt, denn {A,B} und {A,E} werden vorher schon gestrichen

Allgemein: Der Algorithmus bildet für jede Anzahl alle Menge mit einem bestimmten Support. Danach kann dann weiter analysiert werden. So würde man sich vielleicht fragen, welche Produkte haben Abhängigkeiten. Dann geht man in die Mengen von 2 Elementen und berechnet für die von Algorithmus entstanden Mengen die Confidence und sucht die maximalen Ergebnisse heraus.

Bsp: {Brot, Milch}

Ich rechne für beide Richtungen die Confidence aus und wähle dann, wenn alle Richtungen der minimalen Confidence entsprechen.

Gleicht die Schwächen von Support und Confidence aus

Nach dem man die Zahl der einzelnen Häufigkeiten berechnet hat, werden die Reihenfolge der Häufigkeiten der Elemente nach sortiert, dann werde alle Transaktion in den Baum eingefügt => 2 maliges Durchlaufen der Daten