提供先验算法中支持度的下界

先验算法是一种用于数据挖掘和关联规则挖掘的算法。它通过分析数据集中的频繁项集来发现数据中的关联规则。支持度是指在数据集中某个项集出现的频率或比例。在先验算法中，支持度的下界是指在进行频繁项集挖掘时，设置的最小支持度阈值。只有当某个项集的支持度大于或等于该下界时，才会被认为是频繁项集。

先验算法中支持度的下界的设置对于关联规则挖掘的结果具有重要影响。如果设置的下界较高，会导致挖掘出的频繁项集数量减少，可能会错过一些潜在的关联规则。而如果设置的下界较低，会导致挖掘出的频繁项集数量过多，增加了计算和分析的复杂度。

应用场景：

先验算法中支持度的下界在关联规则挖掘中起到了过滤数据的作用，可以用于发现商品销售中的关联规则、用户行为分析、市场篮子分析等。通过设置适当的下界，可以挖掘出具有实际应用价值的关联规则，帮助企业进行精准营销、商品推荐等。

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