關聯規則學習

關聯規則學習（英文：association rule learning）係一種機械學習做法，能夠攞一拃離散變數做 input，計完數之後畀出一拃 output 反映啲變數嘅唔同結果之間會點樣「共同發生」。

基本定義

睇埋：條件概率同機械學習

關聯規則可以理解為一啲「如果... 就...」法則，描繪數據當中啲變數之間有乜關係。

應用例子

喺廿一世紀初嘅香港影到嘅一籃生果；事實表明，啲人買咗一種生果，好多時都會買埋其他幾種生果嚟送禮。

睇埋：替代品、互補品同市場研究

關聯規則喺營銷上可以好使好用：想像而家一間超市做好晒紀錄，記低晒每個客人買咗乜嘢（數據），佢哋可以叫電腦搵出呢啲數據入便有嘅關聯規則，得知：

• 「如果一個客人買咗麵包，佢九成會買埋牛油。」
• 「如果一個客人買咗泡菜，佢七成會買埋白米。」
• 「如果一個客人買咗牙刷，佢八成會買埋牙膏。」
• 用數學符號表達：$X\land Y\rightarrow Z$（關聯規則分析出嘅嘢），當中 X Y Z 當中每一個都係「有冇買呢件呢件產品」。

有咗呢啲資訊，做市場研究嘅人就可以預測客人嘅行為，再用各種手法圖利。例如而家知道咗客人成日會同時買 X 同 Y 呢兩種貨品，賣方可以特登將 X 同 Y 擺喺同一貨架上便（方便客人一嘢攞晒兩樣貨），又可以做減價嗰陣淨係同 X 或者 Y 其中一樣做減價，又或者暗中將啲賣 X 嘅廣告 show 畀買咗 Y 嘅客睇... 等等。

R 做法

喺 2020 年代初，R 程式語言有函式庫支援人做關聯規則分析。