Föreningsregler kräver modeller för att förstå deras förhållande till statistiska egenskaper hos datamängden. I detta arbete studerar vi matematiska samband mellan föreningsregler och två grundläggande tekniker: klusterbildning och korrelation. Varje kluster representerar en viktig itemset. Vi visar tillräcklig statistik för kluster och korrelation på binära datamängder är den linjära summan av poäng och den kvadratiska summan av poäng, respektive. Vi bevisar att itemset stöd kan avgränsas och approximeras från båda modellerna. Stödgränser och stöduppskattning följer den inställda nedstängningsfastigheten för snabb nedifrån-och-upp-sökning efter frekventa objekt. Båda modellerna kan beräknas effektivt med sparsamma matrisberäkningar. Experiment med verkliga och syntetiska datamängder utvärderar modellens noggrannhet och hastighet. Klustermodellen är korrekt att uppskatta stöd, med tanke på ett tillräckligt stort antal kluster och den är mer exakt än korrelation, med undantag för uppsättningar av två poster. Noggrannheten ökar i takt med att antalet kluster ökar, men minskar i takt med att den lägsta stödtröskeln minskar. När den väl har byggts utgör klustermodellen ett snabbare alternativ än den traditionella A-priori-algoritmen och korrelationsmodellen till gruvföreningar. Korrelationsmodellen är snabbare att beräkna än kluster, men den är mindre exakt. Tid komplexitet att beräkna båda modellerna är linjär på datamängd storlek, medan dimensionalitet marginellt påverkar tiden vid analys av stora transaktionsdata uppsättningar.
Det är möjligt att approxima stöd och förtroende från en klustermodell eller en korrelationsmatris på binära data REF.
Models for association rules based on clustering and correlation
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}