apriori 算法在 r 中花费时间答案

【问题标题】：apriori algorithm takes time in rapriori 算法在 r 中花费时间
【发布时间】：2015-11-20 04:48:02
【问题描述】：

我正在处理一个包含 614 个变量和 1348 个事务的数据集，并尝试在 R 中运行它，但是处理时间太长，以至于代码永远不会显示最终输出并且我的笔记本电脑挂了。

a <- read.csv("v.csv")
library(arules)
for(i in 1:ncol(a))
    a[i]<-  as.factor(a[,i])
rules <- apriori(a,parameter=list(supp = .5 , conf = 0.9, target="rules"))
summary(g)

请告诉我哪里出错了。

【问题讨论】：

先尝试一个小子集，然后在其上构建。我怀疑您将无法做很多事情，因为您似乎每个参数有 2 个数据点。
它正在处理小型数据集。但是，同样在具有 2127 个 obs 和 4 个 vbls 的“成人”内置数据集上……不明白为什么它在这里不起作用……
内置的成人数据集经过高度预处理，确保在事务中转换为二进制项有效。执行以下操作：as(a, "transactions")。它应该告诉您创建了多少项目...

标签： r apriori arules

【解决方案1】：

我认为您的问题可能与数据有关。我认为a 中的一些变量可能是连续变量，as.factor 将为每个唯一值创建一个因子值。然后，apriori 将尝试将每个因子值转换为单个项目，从而创建一个非常大的矩阵，从而导致您的笔记本电脑挂起。

注意：这纯属推测，因为我不知道您的数据是什么样的。

【讨论】：