apriori

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    R - Apriori函數錯誤

    我目前有apriori函數的問題。事情是我有類似如下的CSV： Desc,Cantidad,Valor,Fecha,Lugar,UUID DESCUENTO,1,-3405,2014-10-04T14:02:57,53100,7F74AFC0-FC28-4105-89A5-CD99416B50C7 DESCUENTO,1,-3405,2014-10-04T14:02:57,53100,7F74
    r csv dataframe apriori arules 2016-06-23

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    R Apriori單個列之間的函數關聯

    我試圖從CSV中找到關聯規則我有以下列： 說明它是什麼被購買的描述和UUID這是每個事務的唯一ID來自個人。這意味着它可以是幾個Desc對於一個UUID 我試圖找到的關聯規則的類型是，例如，如果我看到許多不同的UUID有兩個Desc，稱他們爲肉和啤酒。一條規則會顯示出：{肉} => {啤酒}，它的支持，信心和提升。 的CSV可以在這裏找到：https://github.com/antonio169
    r apriori arules 2016-06-28

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    Apriori算法的最終輸出我們應該考慮什麼

    我使用Apriori算法來找到頻繁的項目集。我使用最小支持作爲2，我得到的輸出如下，項目集有2個或更多的支持; [3,5] [1,3] [2,5] [2,3] [2,3,5] 所有上述項目集具有比最小支持多個支持值。 但我很疑惑哪些項目集應該被視爲這5個項集中的頻繁項集，我也想知道我們作爲Apriori算法的最終輸出得到的結果，它只是一個最終集還是多於一個集不管大小的設置？ 謝謝
    data-mining apriori 2016-05-15

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    Apriori算法的「置信度」和「提升」概念的用法

    我將使用Apriori算法實現個人推薦系統。 我知道有三個有用的概念是'支持'，'自信'和'提升。我已經知道他們的意義。另外我知道如何使用支持概念查找頻繁項目集。但是我想知道如果我們能夠使用支持規則找到頻繁的項目集，爲什麼會存在信心和提升概念？ 你能否解釋一下，當'支持'概念已經被應用時，爲什麼'自信'和'提升'概念存在，如果我已經使用了支持概念，我該如何處理'自信'和'提升'數據集？ 如果你能回
    sql-server algorithm data-mining apriori 2016-04-07

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    R - apriori（）支持vs覆蓋？

    我正在使用apriori來查找相關規則，但我遇到了一個問題： |治                      |支持                      |信心      |提起                        |覆蓋            | | --------------- | -------------------- | ---------- -------- | --
    r apriori arules 2016-05-29

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    先驗2創建3組字的設置

    我正在做的事情，在我堅持的那一刻Apriori算法實現創建3組字的 假設我有2個字列表這樣 FI2 = [('a','b'),('a','c'),('a','d'),('b','d'),('b','e'),('e','f')]; 第一種方法我與由不同的所有元件爲1個字和使用3 itertools.combinations這是因爲計算的結果expesive和不正確的方法應該從C2進行子集 這應該
    python apriori 2016-04-12

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    Arules爲apriori算法獲得0條規則，但是爲什麼？

    我有這樣的數據data redundant。所以，我想通過唯一代碼刪除冗餘項目，然後我得到了像this這樣的數據。然後我嘗試通過arules獲得規則。 library(arules) library(qpcR) data<- read.csv("Book1.csv", header=TRUE) b<-sapply(1:ncol(data), function(x) unique(data[,
    r unique rules apriori arules 2016-07-26

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    頻繁項集最好的算法和圖書館

    我開始在機器學習項目的工作，前幾天，我有以下情況： 我行程的一個數據庫（的行程目的地的集合是在選擇時一起旅行的一部分），我想確定一個目的地是否將作爲其他選定目的地的旅行的一部分被選擇。下面是考慮到A，B，C，d爲目的地的示例： A, B -> C A, D, C -> B 我認爲這是一個推薦系統的問題，我學技術接近的溶液。 我試過使用WEKA的Apriori和FPGrowth，但由於我有91
    performance machine-learning weka apriori 2016-06-08

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    R中的關聯規則不夠RAM

    我已經從我的datasat中讀取所有事務，然後進行了先驗。 但我「吃」了整個RAM。 可以省略這個嗎？ 有可能準備先驗而不加載所有內存或 以某種方式合併結果？
    r machine-learning apriori 2016-06-13

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    關聯規則數據格式

    我想在R程序中使用apriori算法運行關聯規則模型。我有我的數據在txt文件格式或csv文件格式。我的數據一般看起來像這樣。 a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, (etc.) 的數據通常被讀入R read.transactions("Trial.txt") transactions in sparse format with 138 transa
    r apriori arules 2016-09-28
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