Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

284 попадает в некоторый кластер, далее определяется соотношение хороших и плохих заемщиков в данном кластере и на основании этого делается вывод о вероятности возврата кредита. Ассоциативные правила Ассоциативные правила позволяют находить закономерности между связанными событиями. Примером такого правила служит утверждение, что покупатель, приобретающий «Хлеб», приобретет и «Молоко» с вероятностью 75 %. Впервые эта задача была пред- ложена для поиска ассоциативных правил при нахождении типич- ных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market bas- ket analysis). Транзакция – это множество событий, произошедших одно- временно. Пусть имеется база данных, состоящая из покупатель- ских транзакций. Каждая транзакция – это набор товаров, куплен- ных покупателем за один визит. Такую транзакцию еще называют рыночной корзиной. После определения понятия транзакция можно перейти к оп- ределению ассоциативного правила. Пусть имеется список тран- закций. Необходимо найти закономерности между этими события- ми. Как в условии, так и в следствии правила должны находиться элементы транзакций. Пусть   1 2 , ,..., n I i i i  – множество элементов, входящих в транзакцию; D – множество транзакций. Ассоциативным правилом называется импликация X  Y (чи- тается «из X следует Y »), где X  I , Y  I и X  Y =  . Правило X  Y имеет поддержку s (support), если s % транзак- ций из D содержат X  Y : supp ( X  Y ) = supp ( X  Y ).