【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？

一、前言
提到数据挖掘，我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事，该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为，关联分析针对离散数据；下面我们利用R语言的arules包及Apriori算法对商品交易数据进行关联规则挖掘,

二、常见关联规则：

关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】
支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；
置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；
最小支持度阈值和最小置信度阈值：由挖掘者或领域专家设定。

三、与关联分析相关的专业术语包括：

项集：项（商品）的集合
k-项集：k个项组成的项集
频繁项集：满足最小支持度的项集，频繁k-项集一般记为Lk
强关联规则：满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则

四、算法步骤（两步法）

第一步先找出所有的频繁项集；
第二步再由频繁项集产生强关联规则

五、R语言实现过程

######以arules包中的数据集Groceries为例。#####1、加载arules包，获取数据集。library(arules)data(Groceries)#####2、eclat算法求频繁项集。freq_sets <- eclat(Groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=5))#求频集inspect(freq_sets[1:10])#查看频繁项集的前十项inspect(sort(freq_sets,by="support")[1:10]) #根据支持度对求得的频繁项集排序并查看，结果如图。

结果解读：第一个项集表示，如果有100个人去买东西，那么可能有25个人会买“whole milk”，可能有19个人会买“other vegetables”，等等。

#####3、apriori算法求关联规则。rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.3))inspect(sort(rules,by="support")[1:10])#查看前十条关联规则

结果解读：第一条规则，support=0.0748表示“other vegetables”与“whole milk”同时购买的概率为0.0748；confidence=0.3868表示购买了“other vegetables”的同时，还购买“whole milk”的概率为0.3868，lift=1.51>1.00表明购买“other vegetables”对于提升购买“whole milk”的作用度为1.51.

注：lift是判断关联规则是否可靠的一个指标，lift=1说明两个条件没有任何关联；lift<1说明两个条件是相斥的；一般在数据挖掘中选择当提升度大于3时，才承认挖掘出的关联规则是有价值的。

#####4、根据需求条件求关联规则子集。x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2)#求rhs为“whole milk”且作用度大于1.2的规则。inspect(sort(x,by="support")[1:8])

 #####5、关联规则可视化Library(arulesViz,quietly=TRUE)plot(rules,method="Graph")

【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？相关推荐

python语言数据挖掘python语言数据_Python语言数据挖掘01-环境搭建
本文主要向大家介绍了Python语言数据挖掘01-环境搭建,通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习Python语言有所帮助. Python是数据挖掘的利器,这里自己边学习边记录下过程.以下操作在Wi ...
R语言数据挖掘（关联规则、聚类算法等）——美国黑色星期五
R语言数据挖掘(关联规则.聚类算法等) 实验内容和步骤: 数据概览产品分析性别统计畅销品年龄统计城市居住时间分析查找顶级消费者关联规则分析聚类实验内容和步骤: 一. 实验内容: 对原 ...
【R语言】常用的R语言数据挖掘包
常用的R语言数据挖掘包与Python相比,R语言的很多算法分别会有不同的作者实现,而每个人有不同的实现方式,所以会产生大量的package.因此,学习R语言需要广泛了解与所研究问题相关的包,这样就比 ...
R语言数据挖掘实战系列（4）
R语言数据挖掘实战系列(4)--数据预处理数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具.数据预处理的主要内容包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约. 一. ...
《R语言数据挖掘：实用项目解析》——2.6　变量分段
本节书摘来自华章计算机<R语言数据挖掘:实用项目解析>一书中的第2章,第2.6节,作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra),译黄芸,更多章节内容可以访问云栖社区 ...
R语言--数据挖掘3---关联规则分析
文章目录关联规则分析数据介绍基本原理介绍基本概念: Apriori算法有意义的关联规则案例分析总结反思学习其他同学的代码参考代码关联规则分析本次报告主要包括以下内容: 数据介绍 ...
《R语言数据挖掘》----1.12 数据集成
本节书摘来自华章出版社<R语言数据挖掘>一书中的第1章,第1.12节,作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成许金炜段力辉译,更多章节内容可以访问云 ...
《R语言数据挖掘：实用项目解析》——第2章，第2.9节无参数方法
本节书摘来自华章出版社<R语言数据挖掘:实用项目解析>一书中的第2章,第2.9节无参数方法,作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra),更多章节内容可以访问云栖社区 ...
《R语言数据挖掘》----1.15 结果可视化
本节书摘来自华章出版社<R语言数据挖掘>一书中的第1章,第1.15节,作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成许金炜段力辉译,更多章节内容可以访问云 ...
《R语言数据挖掘：实用项目解析》——1.11　apply原理
本节书摘来自华章计算机<R语言数据挖掘:实用项目解析>一书中的第1章,第1.11节,作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉(Pradeepta Mishra),译黄芸,更多章节内容可以访问云栖社 ...

【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？

【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？相关推荐

最新文章

热门文章

【R语言 数据挖掘】R语言如何做关联规则？

【R语言 数据挖掘】R语言如何做关联规则？相关推荐

最新文章

热门文章

【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？

【R语言数据挖掘】R语言如何做关联规则？相关推荐