apriori

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我做的用R. 這是我使用的生成規則的代碼關聯分析： rules <- apriori(trans, parameter = list(supp = .07,conf = 0.50,smax=6,minlen=3,maxlen=9,target = "rules")) 此代碼是給我是給定數據集的規則集，但是如果我試圖找到特定結果的規則，那麼我得到一個錯誤。下面是代碼： rules2 <- ap

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Weka Apriori算法轉換數據集

如何將這個數據集與Weka用於Apriori算法？ 'A, C, D', 'B, C, E', 'A, B, C, E', 'B, E'

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如何在weka中的apriori中強加句法約束

有沒有方法可以在weka算法中先驗地插入句法約束？例如，我僅在具有特定項I（x）的出現在隨後的，或規則具有特定項目I（y）的出現在先行詞，或它們的組合的規則有興趣上述限制。

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爲apriori處理大數據

我想從arules包運行apriori，並遇到內存問題。到目前爲止，我可以讀取數據並將其分成正確的格式以進行購物籃分析，但是當我嘗試將數據轉換爲交易類型時，由於大小（約800,000行），我得到一個錯誤。是否有任何軟件包可以幫助我處理這些數據的大小？ as((split(first2$Product,f = first2$Transaction_Id)),"transactions") 我一

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關聯規則算法中的平凡規則

我用關聯規則算法分析超市的數據庫，儘管min信心（0.04）和min支持度（0.002）低但得到它們的結果是平凡的規則（例如每天購買的新鮮物品）：番茄 - >黃瓜牛奶 - >雞蛋我不事規則，這可能是任何東西的好處。我使用sql server商業智能進行分析。難道我的數據庫不能幫我在預測或其他問題

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在改變支持和信心之後，相同的結果在arules

昨天我開始試驗apriori並且一切工作正常，即我改變了支持和信心，結果因組合而異。但是今天運行相同的代碼和相同的數據集後，無論我使用哪種組合，我都會得到0個規則。我的數據集看起來像這樣（foodmarket數據）： Trans_Id,Product 3694728,Washington Berry Juice 3779788,Washington Berry Juice 4146

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數據集限制尺寸

我的目標是制定有關診斷數據的重要規則。我預處理我的數據集中沒有稀疏格式;我有116000個實例和28個屬性。我申請的Apriori算法WEKA所示（使用秧雞資源管理器界面） Apriori -N 20 -T 1 -C 0.8 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -M 0.1 -S -1.0 -c -1 算法似乎需要很長的時間才能完成。目前超過三個小時即將結束。是否正常？有一種方法可

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在Weka中的Apriori算法中獲取頻率

我試圖在Weka中應用Apriori算法。維基百科具有用於一個簡單的例子（Apriori algorithm）： alpha beta epsilon alpha beta theta alpha beta epsilon alpha beta theta 以下關聯規則可從該表來確定：與alpha套 100％還含有beta 50 ％的套與alpha，測試版也有epsilon 50％套與

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最小支持度Apriori算法拇指規則

我可以用拇指以下規則作爲第一個估計最低支持 *min support* = total number of transaction where I have N items/total number of transactions 其中L是我要分析的規則的最大長度。例： Transactions ITEMS 1 A 1 B 3 C 4 A 4 C 5

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增加WEKA Apriori中併發處理的數量

我目前在使用WEKA的項目之一中使用Apriori算法。使用此算法時可以設置多個併發進程嗎？如果是這樣，該怎麼辦？