《人工智能AI之机器学习基石》系列 第 16 篇：关联规则与数据挖掘——“啤酒与尿布”传奇背后的增长秘密
《人工智能AI之机器学习基石》⑯
专栏核心理念： 用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理，强调“洞察+ 技术理解 + 应用连接”，构建一个完整的、富有启发性的知识体系。
引言：藏在购物车里的“读心术”
朋友们，欢迎回到我们的AI基石之旅。
在过去的两次探索中，我们深入了无监督学习的“无人区”。我们学会了如何在没有标准答案的数据中，通过聚类（Clustering）发现“人以群分”的群体结构，也学会了借助降维（PCA）在信息迷雾中抓住“主要矛盾”。我们发现的，是数据内在的“形状”与“主干”。
但数据中还隐藏着另一种更为微妙、更具动态的宝藏——“关系”。
你是否想过，为什么在电商网站浏览一部科幻电影后，系统会紧接着为你推荐另一部看似无关的悬疑片？为什么在线下超市，面包货架旁总能找到果酱和牛奶？这背后，并非巧合，而是一种源自海量用户行为的“集体智慧