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拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化


关联规则挖掘是一种无监督的学习方法,从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中,我将解释如何在R中提取关联规则。
关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。

数据分析的第一件事是了解目标数据结构和内容。出于学习的目的,我认为使用一个简单的数据集更好。一旦我们知道了这个模型,就可以很容易地把它应用于更复杂的数据集。

在这里,我们使用杂货店的交易数据。首先,我们创建一个数据框并将其转换为交易类型。

读取数据

  1.  n=500 # 交易数量
  2.   
  3.  trans <- data.frame() # 收集数据的数据框架

创建数据并将其收集到交易数据框中。

  1.  for(i in 1:n)
  2.  {
  3.   count <- sample(1:3, 1) # 从1到3的物品计数
  4.   如果(i %% 2 == 1)
  5.   {
  6.   if(!add_product %in% selected)
  7.   {
  8.   tran <- data.frame(items = add_product, tid = i)

检查交易数据框中的数据。

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则

接下来,我们需要将生成的数据框转换为交易数据类型。 

  1.   
  2.   as(split([, "items"], [, "tid"]), "transa")

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则_02

为了检查交易数据的内容,我们使用 inspect() 命令。 

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则_03

挖掘规则

sort(rules_1, dby = "confidence")

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_数据_04

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则_05

.......

我们从上面的列表中获取第一个rhs项(规则后项)来检查该项的规则。但如果你知道目标项目,可以在参数中只写rhs="melon"。 

  1.  inspect(rules_1@rhs[1])
  2.   

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_数据_06

> rhs_item <- gsub("\\}","", rhs)

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_数据_07

我们为我们的rhs_item建立规则

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_数据_08

按 "置信度 "排序并检查规则

  1.   
  2.  sort(rules_2, "confidence")

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_r语言_09

结果可视化

最后,我们从规则集_2中绘制出前5条规则。

> plot(rules_2[1:5])

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_r语言_10

绘制全部规则

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则_11

交互可视化

绘制出前5条规则

  1.  precision = 3
  2.  igraphLayout = layout_nicely
  3.  list(nodes = nodes, edges = edges, nodesToDataframe = nodesToDataframe,
  4.  edgesToDataframe = edgesToDataframe,
  5.  x$legend <- legend
  6.  htmlwidgets::createWidget( x, width = width,
  7.  height = height)

拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_关联规则_12

绘制全部规则

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拓端数据|R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化_数据_14

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