判断题聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
判断题具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
判断题如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。
判断题先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
判断题利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。
