Gnay 两者差别比较大吧，相关分析分析的是变量直接的关系，而关联规则主要是分析诸如A=〉B的蕴涵式，并给出A发生的情况下B发生的概率，其中A和B可以来自同一个变量的不同取值，也可以来自不同变量的值。不知道这样能不能解释你的问题
不羁 谢邦昌老师的解答是： 由于数据量很大，根据中心极限定理，统计检验全部显著，相关分析失效，可是有点不明白，呵呵 我自己的理解，比如单相关系数的检验：t=r(n-2)0.5/(1-r2)，若n过大，t值是极易显著的，但和谢老师的解释不同。 迷惑~~
不羁 而且，数据量巨大，导致统计检验失效。此时，是否可以在控制误差的情况下采用抽样的方式，取出相对少量样本，采用相关分析取代关联规则挖掘呢？ 毕竟，相关分析作为统计理论，有它严格的假定和检验；而关联规则挖掘却没有，采用的支持度、置信度框架其实也漏洞颇多。 大家可以讨论下这个话题
abel 在R值方面，可以用一下修正的R值，就可以知道为啥样本量大小和R值有关了 提议用抽样的兄弟的想法很好，不过关联规则根据我的理解，很多时候就是就事论事，在所有观测集合中进行的 再说一下，关联规则计算的时候有比较快的方法，而相关系数在计算的时候就是老老实实的计算，样本量太大的时候简直比较郁闷，何况在新观测值加入的时候就更加让人郁闷了，不过还是存在一些改进的计算方法啦
