MICROSOFT SQL Server Analysis Services 中的Microsoft关联规则查看器显示使用 Microsoft 关联算法生成的挖掘模型。 Microsoft关联算法是一种关联算法，可用于创建可用于市场篮分析的数据挖掘模型。 有关此算法的详细信息，请参阅 Microsoft关联算法。
以下是使用 Microsoft 关联算法的主要原因：
查找描述通常在交易中经常一起出现的项的项集。
发现可以根据现有项预测交易中其他项存在的规则。
注释
若要查看模型中使用的公式和发现的模式的详细信息，请使用Microsoft泛型内容树查看器。 有关详细信息，请参阅 使用Microsoft泛型内容树查看器 或 Microsoft泛型内容树查看器（数据挖掘）浏览模型。
有关如何创建、探索和使用关联挖掘模型的指南，请参阅第 3 课：构建市场购物篮方案（中级数据挖掘教程）。
查看器选项卡
在 Analysis Services 中浏览挖掘模型时，模型将显示在模型相应查看器中数据挖掘设计器的 挖掘模型查看器 选项卡上。 Microsoft关联规则查看器包含以下选项卡：
每个选项卡都包含“ 显示长名称 ”复选框，可用于显示或隐藏项集源自规则或项集的表。
项集
“ 项集 ”选项卡显示模型标识为常用项集的列表。 选项卡显示包含以下列的网格： 支持、 大小和 项集。 有关支持的详细信息，请参阅 Microsoft关联算法。 “ 大小 ”列显示项集中的项数。 “项集”列显示模型发现的实际项集。 可以使用显示列表来控制项集的格式，可以将该列表设置为以下选项：
显示属性名称和值
仅显示属性值
仅显示属性名称
可以使用最小支持和最小项集大小筛选选项卡中显示的项集数量。 通过使用 筛选器项集 并输入必须存在的项集特征，可以限制显示项集的数量。 例如，如果键入“Water Bottle = existing”，则可以将项集限制为仅包含水瓶的项集。 “筛选项集”选项还显示之前使用的筛选器的列表。
可以通过单击列标题对网格中的行进行排序。
规则
“ 规则 ”选项卡显示关联算法发现的规则。 “ 规则 ”选项卡包含包含以下列的网格： 概率、 重要性和 规则。 概率描述规则的结果发生的可能性。 重要性旨在衡量规则的有用性。 尽管规则的发生概率可能很高，但规则的有用性本身可能并不重要。 重要性列涉及此内容。 例如，如果每个项集都包含属性的特定状态，则预测状态的规则是微不足道的，即使概率非常高。 越重要，规则就越重要。
可以使用 最小概率 和 最小重要性 来筛选规则，类似于可以在 “项集 ”选项卡上执行的作的筛选。还可以使用 筛选器规则 根据规则包含的属性状态筛选规则。
可以通过单击列标题对网格中的行进行排序。
依赖网络
“依赖项网络”选项卡包括依赖项网络查看器。 查看器中的每个节点都表示一个项，例如“state = WA”。 节点之间的箭头表示项之间的关联。 箭头的方向根据算法发现的规则指示项之间的关联。 例如，如果查看器包含 A、B 和 C 三个项目，A 和 B 预测 C，如果选择节点 C，则两个箭头指向节点 C - A 到 C 和 B 到 C。
查看器左侧的滑块充当与规则概率相关的筛选器。 将滑块调低将仅显示最强的链接。
另请参阅
Microsoft关联算法
挖掘模型查看器任务与操作指南
挖掘模型查看器任务与操作指南
数据挖掘工具
数据挖掘模型查看器