如何清除空間的關聯分析

如何清除空間

要查看關聯規則創建的結果，

有空白字符（左）。（例如這出現）

[1] {}  => {monday} 0.012672811 0.012672811 1.000000 

[2] {}  => {happy} 0.007488479 0.007488479 1.000000 

[3] {}  => {money} 0.007488479 0.007488479 1.000000

它應該被刪除，當你使用「arulesViz圖」。

由於空格有很多未命名的圈子。

我該怎麼辦？謝謝你的建議。

library(KoNLP) 
library(RColorBrewer) 
library(wordcloud) 

text1<-readLines(file.choose()) 
text1 
Encoding(text1)<- "UTF-8" 


text1 <- readLines(text1) 
lword <- Map(extractNoun,text1) 
lword <- unique(lword) 
lword <- sapply(lword, unique) 
filter1 <- function(x){ 
    nchar(x) <= 4 && nchar(x) >= 2 && is.hangul(x) 
} 
filter2 <- function(x){ 
    Filter(filter1, x) 
} 
lword <- sapply(lword, filter2) 
install.packages("arules") 
library(arules) 
wordtran <- as(lword, "transactions") 
wordtable <- crossTable(wordtran) 
tranrules <- apriori(wordtran, parameter=list(supp=0.01, conf=0.05)) 
inspect(tranrules) 
rules <- labels(tranrules, ruleSep=" ") 
rules <- sapply(rules, strsplit, " ", USE.NAMES=F) 
rulemat <- do.call("rbind", rules) 
#---------------------------------------------  
#▽Association analysis visualization 
#--------------------------------------------- 
install.packages("arulesViz") 
library(arulesViz) 
plot(tranrules, method="graph", control=list(type="items"))

來源

2017-05-28 koko

這是從apriori手冊頁arules複製：

注：先驗只在RHS（因之）一個項目創建的規則！爲minlen在APparameter的默認值是1。這意味着只有一個項目的規則（即，空的先行/ LHS）等

{} => {beer}

將被創建。這些規則意味着無論涉及哪些其他項目，RHS中的項目都將以規則的置信度（等於支持）給出的概率出現。如果您想避免這些規則，請使用參數parameter=list(minlen=2)。

來源

2017-05-29 02:49:23

如何清除空間的關聯分析

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