评估 eclat 和 apriori 项集时删除具有空值的行答案

【问题标题】：Remove rows with empty values when evaluating eclat and apriori itemsets评估 eclat 和 apriori 项集时删除具有空值的行
【发布时间】：2017-08-26 15:10:17
【问题描述】：

我正在使用 R 并且有一个如下所示的数据集

[1, 2, 3, ""]
[1, 2, "", 4]
[1,"", "", ""]

我正在将这些值读入事务对象，然后将它们传递给 eclat 或 apriori 以进行频繁项集评估。当我的频繁项集如下所示时，问题就出现了：

{1,""}
{2,3,""}

我想从计算中删除这些行，因为我认为这会减慢处理速度，并且从预测的角度来看也没有任何意义。你能帮忙吗？我的 R 代码如下。

tr <- read.transactions("Items.csv", rm.duplicates=TRUE, format="basket",sep=",")

dataset1 <- as.vector(t(dataset1))

frequentItems <- eclat (tr, parameter = list(supp = 0.03, minlen=2, maxlen = 4)) 

inspect(frequentItems)

谢谢，马特

【问题讨论】：

你的数据集的结构对于 R-folks 来说看起来很混乱。你能给我们提供一些我们可以自己尝试的代码，或者添加你的函数来自的包（那是arules包，对吧？）

标签： r machine-learning apriori

【解决方案1】：

您遇到的问题归结为arules 认为“”是一个项目。因此，如果您不希望这样做，则必须首先从数据中删除所有这些值。可能的罪魁祸首是原始 csv 文件。它包含空字段，它们被转换为 "" 项目。

因此，摆脱这种情况的最佳方法是确保您的 csv 文件实际上具有正确的格式。它应该是这样的：

item1, item2
item1
item2, item3

不是这个

"item1", "item2"
"item1", ""
"item2", "item3"

要解决代码中的问题，先转换成列表：

thelist <- as(tr, "list")

thelist <- lapply(thelist, function(i){
  i[i != ""]
})

trnew <- as(thelist, "transactions")

示例向您展示它是如何工作的：

library(arules)
# Example data
a_list <- list(
  c("item1","item2"),
  c("item1",""),
  c("item2","item3"),
  c("","item3")
  )

tr <- as(a_list, "transactions")

frequentItems <- eclat (tr, parameter = list(supp = 0.03, minlen=2, maxlen = 4)) 
inspect(frequentItems)

#>    items         support
#>[1] {item2,item3} 0.25   
#>[2] {,item3}      0.25   
#>[3] {,item1}      0.25   
#>[4] {item1,item2} 0.25   

# Conversion
thelist <- as(tr, "list")
thelist <- lapply(thelist, function(i){
  i[i != ""]
})
trnew <- as(thelist, "transactions")

frequentItems <- eclat (trnew, parameter = list(supp = 0.03, minlen=2, maxlen = 4))
inspect(frequentItems)

#>    items         support
#>[1] {item2,item3} 0.25   
#>[2] {item1,item2} 0.25

【讨论】：