apriori

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請幫助將購物項目的字符向量轉換爲arules的「交易」。原始數據是這樣的： shopping_items <- c("apple banana", "orange", "tea orange beef") 向量的每一個元素代表在單個事務中購買的物品，並且所述物品通過的空間「」是分開的，例如事務1包括兩個項，其是蘋果，香蕉。我怎樣才能將它轉換成「交易」類型，以便我可以在arules中使用它？預

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關聯規則與車

比較下面是先驗 import csv import apriori with open('dataset.csv', 'r') as fp: reader = csv.reader(fp) lst1,lst2 = [],[] for row in reader: others,last = row[:-1],row[-1] lst1.appe

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R Apriori算法 - 如何將ItemsFrequency（）函數的頂部項目值分配給向量？

你好，我正在Rpriori。在這個算法中，我們使用itemFrequency（）函數，它返回數據中的頂級項目。現在我想要獲得頂級項目的值。不是標籤。並將其分配給一個vector.Thanks提前記住：名稱參數給出的頂級items.only的名稱有價值!!!!!

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轉換[R data.frame列Arules交易

概述：我需要轉換爲Arules交易以下data.frame柱（T $標籤）：斯卡拉 ios，button，swift3，編譯錯誤，null c＃，通過引用，不安全指針彈簧，行家，彈簧-MVC，彈簧的安全性，彈簧java的配置機器人，機器人片段，機器人-fragmentmanager 階，階的集合蟒-2.7，蟒-3。的x，matplotlib，情節由於該數據已經在籃格式和Arules文檔

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關聯規則

我想從一個數據集的文本字段計算的關聯規則，如使用Python下面之一： ID fav_breakfast 1 I like to eat eggs and bacon for breakfast. 2 Bacon, bacon, bacon! 3 I love pancakes, but only if they have extra syrup! 4 Waffles and bacon.

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是否可以在MySQL數據庫中使用arules包？

我有一個本地MySQL數據庫太大，不適合內存。我需要對某些表使用apriori()函數。從arules文檔中我看不出如何做到這一點。 apriori(data, parameter = NULL, appearance = NULL, control = NULL) data類別的交易或任何數據結構可被強制轉換爲交易（例如，二進制矩陣或data.frame）的對象。我發現了一個packag

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市場購物籃分析 - 可變數量特徵的單一模型？

我正在使用Apriori構建推薦系統以配合我公司的應用程序。在走下這條路之前，我想向有更多經驗的人證實我正處於正確的軌道上。任何幫助表示讚賞。讓我試着解釋這個問題。根據應用程序中用戶的上下文，影響建議的功能可能會有所不同。例如，想象一下購物場景。如果我在HEB購物，我通常會有一個預定義的購物清單，所以如果我告訴應用程序我要去HEB，那麼這個清單上的項目將是很好的建議。當我去Home Depot時

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使用數據中的Arules和ArulesViz的關聯規則

我有一個帶有customer_id和product_name的R數據框。一個客戶可以有多個產品。在客戶欄中，由於他們有多個產品，因此存在重複的customer_id。我正在嘗試做一個基本的apriori分析，並確定一起購買的產品的一些關聯規則。我想用R中的Arules和ArulesViz包來做到這一點。當我試着運行這個我通常得到0規則或lhs產品 - > rhs customer_id。所以我

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將.csv文件讀取爲read.transactions以在R中應用ariori（）？

與一列，我.csv格式的數據和5000行類似如下： age sex children distance 1 0 1 1 1 1 1 2 2 1 0 1 1 0 1 3 3 1 0 2 1 1 1 1 我想用apriori()應用關聯規則挖掘。所以試圖讀取使用read.transactions如下數據集：

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刪除表中重複的一組列

我創建瞭如下的共現表。 col1 col2 count a b 10 b a 10 c d 7 d c 7 我想保持共現行沒有這樣的重複。 col1 col2 count a b 10 c d 7 我該怎麼做？