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

简介: 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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732


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

n=500 # 交易数量
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。

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

检查交易数据框中的数据。

image.png

接下来,我们需要将生成的数据框转换为交易数据类型。

as(split(\[, "items"\], \[, "tid"\]), "transa")

image.png

为了检查交易数据的内容,我们使用 inspect() 命令。

image.png

挖掘规则

sort(rules_1, dby = "confidence")

image.png

.......

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"。

inspect(rules_1@rhs\[1\])

image.png

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

image.png

我们为我们的rhs_item建立规则

image.png

按 "置信度 "排序并检查规则

sort(rules_2, "confidence")

image.png

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\[1:5\])

image.png

图1

绘制全部规则

546ebfc0758af63555b33ab724a936b9_640_wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.png

图2


交互可视化

绘制出前5条规则

precision     =  3
igraphLayout     =  layout_nicely
list(nodes = nodes, edges = edges, nodesToDataframe = nodesToDataframe, 
            edgesToDataframe = edgesToDataframe,
x$legend <- legend
    htmlwidgets::createWidget( x, width = width, 
        height = height)

e5e0d4007cd17de0d3d9bc627c1e95e9_640_wx_fmt=gif&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1.gif

图3

绘制全部规则

ec07211b5af19f9fa5565050e11ce914_640_wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.png

图4

f370f7ce4eba414556518bfce01e0196_640_wx_fmt=gif&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1.gif

图5

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