Question

以下是我的数据集中的一些观察结果

structure(list(p1 = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L), 
    p2 = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L), p3 = c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L), p4 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("p1", "p2", "p3", "p4"
), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

列名称描述项目行前1所需项目的技能类型。我想创建一个共同的技能篮子，这些技能一起出现，用于最大数量的项目。有没有办法对R中的给定数据进行市场篮子分析？或者以任何方式解决上述问题。

Answer 1

查看arules包：

library(arules)
trans <-  as(as.matrix(df), "transactions")
rules <- apriori(trans, parameter = list(supp = 0.01, conf = 0.1, target = "rules", minlen=2))
inspect(sort(rules[1:5], by="confidence"))
#   lhs     rhs  support confidence      lift
# 1 {p1} => {p2}     0.2  0.5000000 1.0000000
# 2 {p1} => {p3}     0.2  0.5000000 0.7142857
# 3 {p2} => {p1}     0.2  0.4000000 1.0000000
# 4 {p1} => {p4}     0.1  0.2500000 0.4166667
# 5 {p4} => {p1}     0.1  0.1666667 0.4166667

R市场篮子分析

1 个答案: