merdado

Definición del problema
Según la definición original el problema de minería de reglas de asociación se define como:
Sea  un conjunto de  atributos binarios llamados items.
Sea  un conjunto detransacciones almacenadas en una base de datos.
Cada transacción en  tiene un ID (identificador) único y contiene un subconjunto de items de . Una regla se define como una implicación de la forma:Donde:
 y

Los conjuntos de items  y  se denominan respectivamente "antecedente" (o parte izquierda) y "consecuente" (o parte derecha) de la regla.
Ejemplo práctico
Ejemplo:
Base de datos con 4items y 5 transacciones
ID
Leche
Pan
Mantequilla
Cerveza
1
1
1
0
0
2
0
1
1
0
3
0
0
0
1
4
1
1
1
0
5
0
1
0
0
Para ilustrar estos conceptos véase el siguiente ejemplo sobreventas en un supermercado. El conjunto de items es:

A la derecha se muestra una pequeña base de datos que contiene los items, donde el código '1' se interpreta como que el producto (item)correspondiente está presenta en la transacción y el código '0' significa que dicho producto no está presente. Un ejemplo de regla para el supermercado podría ser:

Significaría que si el cliente compró'leche' y 'pan' también compró 'mantequilla', es decir, según la especificación formal anterior se tendría que:




Reglas significativas, 'soporte' y 'confianza’
Nótese que el ejemplo anterior esmuy pequeño, en la práctica, una regla necesita un soporte de varios cientos de registros (transacciones) antes de que ésta pueda considerarse significativa desde un punto de vista estadístico. A menudolas bases de datos contienen miles o incluso millones de registros.
Para seleccionar reglas interesantes del conjunto de todas las reglas posibles que se pueden derivar de un conjunto de datos sepueden utilizar restricciones sobre diversas medidas de "significancia" e "interés". Las restricciones más conocidas son los umbrales mínimos de "soporte" y "confianza".
El 'soporte' de un conjunto...