作者:北关仔仔_378 | 来源:互联网 | 2023-09-14 15:39
本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了R_Studio(关联)简单对数据进行关联分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
对数据menu_orders.txt文件数据进行关联分析
(1)使支持度为0.4、频繁项集元素个数大于等于2,查看关联规则数量的变化,输出与a相关的规则
#导入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )
setwd(‘D:\\data‘)
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")
#设置频繁项集元素个数大于等于2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u<-Gary[GarySize>1]
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
#支持度0.4,置信度0.5,输出与a相关的规则
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))
#输出与a相关的规则
Gary_u=subset(Gary_u,items%pin%c("a")) #求所需要的关联规则子集
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
Gary1.R
(2)过滤掉lhs为空的规则
#导入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )
setwd(‘D:\\data‘)
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")
#设置频繁项集元素个数大于等于2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u<-Gary[GarySize>1]
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
#支持度0.4,置信度0.5,过滤掉lhs为空的规则
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5,minlen=2))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
Gary2.R
(3)过滤掉提升度小于1的规则
#导入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )
setwd(‘D:\\data‘)
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")
#设置频繁项集元素个数大于等于2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u<-Gary[GarySize>1]
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
#支持度0.4,置信度0.5
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,cOnfidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))
#过滤掉提升度小于1的规则。
Gary_u<- subset(Gary_u,lift > 1)
#查看部分规则
inspect(Gary_u)
Gary3.R
(4)绘制支持度、置信度和提升度的关系图
(后续补上。。。)
(5)绘制出关联规则图
(后续补上。。。)