数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值模式的过程，而关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它在零售、市场分析、医学诊断等领域有广泛应用。关联规则主要揭示了不同项集之间的有趣关系，例如“如果顾客购买了尿布，那么他们可能也会购买啤酒”。这种规则可以帮助商家优化商品布局，制定促销策略。
在药店的实例中，我们可以设想这样一个场景：药店销售各种药品、保健品和日常用品。通过数据挖掘关联规则，我们可以找出哪些商品经常一起被购买，从而调整库存管理，制定捆绑销售策略，甚至预测未来的销售趋势。例如，可能发现感冒药与维生素C常常一起出现在消费者的购物篮中，这将提示药店将这两种商品放在一起展示，以促进销售。
关联规则学习通常包括两个步骤：频繁项集挖掘和规则生成。我们需要找出数据库中频繁出现的项集，即支持度(support)超过预设阈值的项集。支持度是项集在所有交易中出现的比例，计算公式为：支持度(项集) = 项集在所有交易中出现的次数 / 总交易数。例如，如果“感冒药”和“维生素C”的支持度是0.2，意味着20%的交易同时包含了这两项。
接下来是生成关联规则，这涉及到置信度(confidence)和提升度(lift)这两个关键指标。置信度衡量的是规则的可信程度，计算公式为：置信度(规则) = 支持度(项集A和项集B) / 支持度(项集A)。假设我们已经确定“感冒药”和“维生素C”的支持度是0.2，若“感冒药”的支持度为0.4，则规则“如果购买感冒药，那么会购买维生素C”的置信度是0.5，这意味着在所有买感冒药的顾客中有50%会购买维生素C。
提升度则反映了规则相对于独立事件的关联强度，计算公式为：提升度(规则) = 支持度(项集A和项集B) / [支持度(项集A) * 支持度(项集B)]。提升度大于1表示项集间的关联性高于随机预期，对于业务决策更具指导意义。
在实际应用中，我们还需要考虑规则的兴趣度(interest)，这是对规则重要性的主观评估，可以是置信度、提升度或其他复合指标。此外，为了处理大规模数据和减少计算复杂性，还可以使用Apriori、FP-Growth等算法进行频繁项集挖掘。
《数据仓库与数据挖掘》（关联规则）.doc这个文档很可能是详细介绍了这些概念和算法，包括如何构建事务数据库、选择合适的参数（如最小支持度和最小置信度）、实施挖掘过程以及解释和评估结果。通过阅读这份文档，读者将能够深入理解关联规则在数据挖掘中的作用，并学会如何在实际项目中应用这些知识。
