arulesSequences包做序列模式的关联分析

简介:

实验数据:

数据格式....

实验文件:

 

001
002
003
004
005
006
007
008
009
010
011
012
013
014
015
016
017
018
019
020
021
022
023
024
025
026
027
028
029
030
031
032
033
034
035
036
037
038
039
040
041
042
043
044
045
046
047
048
049
050
051
052
053
054
055
056
057
058
059
060
061
062
063
064
065
066
067
068
069
070
071
072
073
074
075
076
077
078
079
080
081
082
083
084
085
086
087
088
089
090
091
092
093
094
095
096
097
098
099
100
101
102
103
104
library(arulesSequences)
 
tmp_data<-data.frame(item=factor(c("A","B","B","A","B","A","C","A","B","C","B","A","B","A","A","B","A","B")))#必须是factor
tmp_data.tran<-as(tmp_data,"transactions")
transactionInfo(tmp_data.tran)$sequenceID<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4)
transactionInfo(tmp_data.tran)$eventID<-c(10,10,20,30,30,20,20,30,30,30,50,10,30,40,30,30,40,50)
transactionInfo(tmp_data.tran)
 
#lab1:基本约束support(默认为0.1)
s_result<-cspade(tmp_data.tran,parameter = list(support = 0.75),control = list(verbose = TRUE))
inspect(s_result)
#   items      support
# 1 <{item=A}>    1.00
# 2 <{item=B}>    1.00
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    1.00
# 4 <{item=A,  
#     item=B}>    0.75
# 5 <{item=B}, 
#    {item=B}>    0.75
# 6 <{item=A,  
#     item=B}, 
#    {item=B}>    0.75
# 7 <{item=A}, 
#    {item=A}>    1.00
# 8 <{item=B}, 
#    {item=A}>    0.75
 
#lab2:maxlen约束:每一个序列的event最多只能为n(每一个序列中的“{}”号最多只能为n个)
#英文解释 maxlen: an integer value specifying the maximum number of elements of a sequence (default 10 range > 0).
#element就是指event。所以:sequence包含event(element),event包含item
s_result<-cspade(tmp_data.tran,parameter = list(support = 0.75,maxlen=1),control = list(verbose = TRUE))
inspect(s_result)
#   items      support
# 1 <{item=A}>    1.00
# 2 <{item=B}>    1.00
# 3 <{item=A,  
#     item=B}>    0.75
 
#lab3:maxsize约束:每一个序列的每个event内部最多只能有n个item(每一个序列中的每个{}内部最多有n个items)
#英文解释maxsize: an integer value specifying the maximum number of items of an element of a sequence(default 10, range > 0).
#element就是指event。所以:sequence包含event(element),event包含item
s_result<-cspade(tmp_data.tran,parameter = list(support = 0.75,maxsize=1),control = list(verbose = TRUE))
inspect(s_result)
#   items      support
# 1 <{item=A}>    1.00
# 2 <{item=B}>    1.00
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    1.00
# 4 <{item=B}, 
#    {item=B}>    0.75
# 5 <{item=A}, 
#    {item=A}>    1.00
# 6 <{item=B}, 
#    {item=A}>    0.75
 
#lab4:mingap:所有的相邻的两个eventID的差大于mingap
#英文解释mingap: an integer value specifying the minimum time difference between consecutive elements of a sequence (default none, range >= 0).
s_result<-cspade(tmp_data.tran,parameter = list(support = 0.75,mingap=19),control = list(verbose = TRUE))
inspect(s_result)
#   items      support
# 1  <a href="http://4seohunt.biz/rep/bannerweb.upstate.edu">bannerweb.upstate.edu</a> <{item=A}>     1.00
# 2 <{item=B}>    1.00
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    1.00
# 4 <{item=A,  
#     item=B}>    0.75
# 5 <{item=B}, 
#    {item=B}>    0.75
# 6 <{item=A,  
#     item=B}, 
#    {item=B}>    0.75
#分析:缺少了实验lab1中的
# 7 <{item=A}, 
#    {item=A}>    1.00
#eventid只差分别是:sid=1时,eventid=30-10=20>19。sid=2时,eventid=30-20=10不>19。sid=3时,eventid=40-10=30>19。sid=4时,eventid=40-30=10不>19。即supp=2/4=0.5
# 8 <{item=B}, 
#    {item=A}>    0.75
#eventid只差分别是:sid=1时,eventid=30-10=20>19。sid=2时,无b->a。sid=3时,eventid=40-30=10不>19。sid=4时,eventid=40-30=10不>19。即supp=1/4=0.25
 
#lab5:maxgap:所有的相邻的两个eventID的差小于等于maxgap
#英文解释maxgap: an integer value specifying the maximum time difference between consecutive elements of a sequence (default none, range >= 0).
s_result<-cspade(tmp_data.tran,parameter = list(support = 0.75,maxgap=19),control = list(verbose = TRUE))
inspect(s_result)
#   items      support
# 1 <{item=A}>    1.00
# 2 <{item=B}>    1.00
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    0.75
# 4 <{item=A,  
#     item=B}>    0.75
# 5 <{item=B}, 
#    {item=A}>    0.75
#分析:和实验lab1中数据的差别
#lab1中
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    1
#lab5中
# 3 <{item=A}, 
#    {item=B}>    0.75
#eventid只差分别是:sid=1时,eventid=30-20=10小于等于19,30-10=20不小于等于19。sid=2时,50-20=30不小于等于19,50-30=20不小于等于19,30-20=10小于等于19。sid=3时,eventid=30-10=20不小于等于19。sid=4时,eventid=40-30=10不小于等于19,50-40=10小于等于19。即supp=3/4=0.75
 
#lab6:maxwin:
#--------



本文转自einyboy博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3203175.html ,如需转载请自行联系原作者。
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 人工智能 vr&ar
AR整体设计思路
【8月更文挑战第3天】AR整体设计思路。
45 11
|
4月前
|
运维 JavaScript Serverless
函数计算产品使用问题之如何运行Angular
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。
|
5月前
|
JavaScript 开发者 UED
Angular 视图数据模型变化导致重新计算模板中的表达式的技术原理
Angular 视图数据模型变化导致重新计算模板中的表达式的技术原理
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【AAAI 2024】解锁深度表格学习(Deep Tabular Learning)的关键:算术特征交互
近日,阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题:在处理结构化表格数据(tabular data)时,深度模型是否拥有有效的归纳偏差(inductive bias)。
|
开发者
关于 Angular 里 module 和 Component 包含粒度的一个讨论
关于 Angular 里 module 和 Component 包含粒度的一个讨论
|
安全
分子构象Molecular Conformation
分子构象(Molecular Conformation),也称分子构型,是指分子在空间中的排列方式和形态。分子构象的不同可以导致分子在物理、化学和生物学等方面表现出不同的性质和行为,因此分子构象的研究对于理解和预测分子性质和行为具有重要意义。
245 1
|
前端开发 JavaScript API
Angular 中的可观察对象
Angular 中的可观察对象
178 0
Angular 中的可观察对象
angular3-单一页面的优势
angular3-单一页面的优势
81 0
angular3-单一页面的优势
Angular里使用createEmbeddedView动态加入新的模板元素
Angular里使用createEmbeddedView动态加入新的模板元素
170 0
Angular里使用createEmbeddedView动态加入新的模板元素
Angular 自定义结构化指令,如何传入多个输入参数
Angular 自定义结构化指令,如何传入多个输入参数
209 0
Angular 自定义结构化指令,如何传入多个输入参数