library(arules)  #加载arules程序包
data(Groceries)  #调用数据文件
frequentsets=eclat(Groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=10))  #求频繁项集
inspect(frequentsets[1:10])    #察看求得的频繁项集
inspect(sort(frequentsets,by="support")[1:10])    #根据支持度对求得的频繁项集排序并察看(等价于inspect(sort(frequentsets)[1:10])
rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.01))    #求关联规则
summary(rules)    #察看求得的关联规则之摘要
x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2)    #求所需要的关联规则子集
inspect(sort(x,by="support")[1:5])    #根据支持度对求得的关联规则子集排序并察看

 library(arules)  #加载arules程序包
data(Groceries)  #调用数据文件
frequentsets=eclat(Groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=10))  #求频繁项集
inspect(frequentsets[1:10])    #察看求得的频繁项集
inspect(sort(frequentsets,by="support")[1:10])    #根据支持度对求得的频繁项集排序并察看(等价于inspect(sort(frequentsets)[1:10])
rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.01))    #求关联规则
summary(rules)    #察看求得的关联规则之摘要
x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2)    #求所需要的关联规则子集
inspect(sort(x,by="support")[1:5])    #根据支持度对求得的关联规则子集排序并察看
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