我们接下来就用这个布尔向量集合来分析元素之间的关联关系、相关关系和

挖掘模式。表示这些模式的最常用的方法之一是通过关联规则，其中的一个例子

如下：

milk => bread [support = 25%, confidence = 60%]

我们怎么知道一条规则的价值究竟有多少呢？这时候就需要用到支持度和

置信度这两个指标了。

支持度是度量模式或者物品成对出现的绝对次数。在上面的例子里，25%

的支持度表示牛奶和面包被共同购买的次数占到所有交易次数的 25%。

置信度是度量模式或者物品成对出现的相对次数。在上面的例子里，60%

的置信度表示购买牛奶的客户中，有 60%的客户同时也购买了面包。

在一个给定的场景中，通常需要置信度和支持度都大于设定的阈值，这条关

联规则才能成立，这条规则才有利用价值。

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