R - arules 包和 r studio 中的关联规则挖掘答案

【问题标题】：Association Rule mining in R - arules package and r studioR - arules 包和 r studio 中的关联规则挖掘
【发布时间】：2015-05-21 13:16:49
【问题描述】：

我正在挖掘包含 14 种商品的 1000 笔交易的数据集中的模式。根据是否购买了该产品，每笔交易在产品列中都有 0 或 1。大多数变量的值为 0。

当我在这个数据集上使用先验算法时，最重要的规则是针对未购买的产品，例如： {var1=0, var2=0,var3=0} => {var4=0} 但是我更想知道哪些产品是一起购买的。

数据集：反式 var1 var2 var3 var4 1 1 0 1 1 2 0 0 0 1 3 0 0 1 0 4 0 0 0 1 5 1 0 1 0 6 1 0 0 0

rules <- apriori(dataset,
 parameter = list(minlen=3, supp=0.002, conf=0.2),
 appearance = list(rhs=c("var1=1","var2=1","var3=1"),
 lhs=c("var1=1","var2=1","var3=1"),
 default="none"),
 control = list(verbose=F))

首先，当我尝试运行它时，R studio 崩溃了。第二点，我有兴趣将这段代码运行为：

rules <- apriori(dataset,
 parameter = list(minlen=3, supp=0.002, conf=0.2),
 appearance = list(rhs!=c("var1=0","var2=0","var3=0"),
 lhs!=c("var1=0","var2=0","var3=0"),
 default="none"),
 control = list(verbose=F))

这是出错了！！

区别：!= 和 0 而不是 1 这样我就只在购买的物品上获得图案，而不是在未购买的物品上。

提前致谢！！

【问题讨论】：

标签： r analytics data-mining

【解决方案1】：

我能够找到解决此问题的解决方法：

我将数据框更改为矩阵，我不再获得未购买项目的模式。也许这就是算法的工作方式，或者（希望）我的方法有一些错误。

m <- as.matrix(dataset[,-1]) # removing the transaction id column
names(m) <- paste("Transaction " ,rownames(dataset))
rules.all <- apriori(as(m,"transactions"),parameter = 
                           list(support = 0.1, confidence = 0.8))
inspect(rules.all)
rules.sorted <- sort(rules.all, by="lift")
inspect(rules.sorted)
subset.matrix <- is.subset(rules.sorted, rules.sorted)
subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag=T)] <- NA
redundant <- colSums(subset.matrix, na.rm=T) >= 1
which(redundant)
plot(rules.all)

谢谢！！

【讨论】：