本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第2章，第2.8节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.8 总结
本章主要学习了以下内容：
购物篮分析。
作为关联规则挖掘的第一步，频繁项集是一个主要因素。除算法设计外，定义了闭项集、最大频繁项集。
作为关联规则挖掘的目标，通过支持计数、置信度等度量来挖掘关联规则。除支持计数外，使用相关公式挖掘相关规则。
频繁项集的单调性，即，若某个项集是频繁的，则其所有子集也是频繁的。
Apriori算法是挖掘频繁模式的第一个高效算法，其他诸多算法均为Apriori的变体。
序列中的序列模式。
下一章将介绍基本分类算法，包括ID3、C4.5和CART等算法，这部分内容也是数据挖掘的重要应用。
