关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
缺点是：导致客户不去购买其它非预算的产品。
怎么改善这个缺点呢？
男性一般都是目标性很强的，女性更喜欢购买非预算的产品，那么是不是可以针对男性用品的时候，将关联规则做得更好，以功能性为重点;
而女性用品摆放则根据女性爱美心理需求，以美为重点....
方法应该有很多的，细心的发现吧！
关联分类算法缺点改善
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转载自housheng33.iteye.com/blog/1652829
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