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我有一個包含約100萬個交易行的數據集，我試圖從一個data.frame轉換爲一個交易類，以用於arules包中的apriori函數。我正在使用文檔中討論的格式： a_df3 <- data.frame( TID = c(1,1,2,2,2,3), item=c("a","b","a","b","c", "b") ) a_df3 trans4 <- as(split(a_df3[,"ite

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Aprori in R，如何返回RHS中特定字符串的產品

我想返回具有任何數字或包含特定字符串（如「.part」）的RHS規則。當我運行下面的代碼時，出現錯誤。有關如何讓RHS返回包含指定字符串或任何數字的所有項目的任何想法？ library("arules") basket_rules <- apriori(ttk, parameter = list(sup = 0.0008, conf = 0.10, target="rules"), appe

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從事務對象

我有一個數據幀df像下面刪除列標籤： df <- data.frame(V1 = c("Prod1", "Prod2", "Prod3"), V2 = c("Prod3", "Prod1", "Prod2"), V3 = c("Prod2", "Prod1", "Prod3"), City = c("City1", "City2", "City3")

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在Arules中，返回來自很多規則的最小支持項目

我正在處理一個產生大量規則的巨大數據集。我只需要高升力低支持規則，但我越來越超過1500萬（這是設置min/maxlen和清理我的源數據後）我現在要做的是創建一個頭幾百萬，並從所有規則中減去。我的希望是，最終剩下的只是桶的底部。代碼： basket_rules2 <- apriori(ttk, parameter = list(sup = 0.03, conf = 0.25, target="

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R arulesSequences - 交易中存在哪些頻繁序列？一個更通用的方法想

早些時候問題在this post我問如何提取所謂tidList給出關於發現頻繁序列是否存在於每個用於挖掘這些頻繁序列的交易信息。更具體地說，如何以行順序與原始事務數據集中的行順序相同的方式提取布爾矩陣（表示存在或不存在序列）？最後，通過使用存儲在類序列的對象中的tidList的transactionInfo屬性很容易做到。新問題這個問題是從早期的問題有一點不同：我怎麼能「得分」新交易給定一

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如何使用arules識別前n個推薦物品及其規則？

儘管head()可用於提取前n個規則，但某些RHS項目可能會多次出現。我希望找到前n個獨特的RHS項目以及每個這樣的項目的最高規則。我已經編寫了完成此操作的代碼，但運行速度非常慢，大概是由於使用了'subset'函數，效率非常低。我的代碼遍歷RHS的獨特項目，找到與它相關的規則的子集，並返回項目的單個頂部規則。這是一種有效的方法嗎？有沒有更好的辦法？ library(arules) data(

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涵蓋POS數據合成到一個可以應用Arules（Apriori）

enter image description here任何人都可以幫助建議如何將以下數據合成到一個'Arules'可以使用。命名爲 'DF' 數據集是類似 'Recieptnumber'， '產品名稱' 1，雞蛋 1，蘋果 2，水 3，芯片 3，蘋果 3，紙 ..... 正在使用表（df）函數來創建矩陣---想法是備用矩陣。但它不能用於'Arules'包任何建議如何傳輸數據集？謝謝！

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將字符向量轉換爲arules的交易

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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在arules中如何將稀疏數據框轉換爲事務？

您好我有定購的雜貨的稀疏數據幀像這樣 library(arules) a_df <- data.frame( apple = as.factor(c(1,0,0,0,1,1)), banana = as.factor(c(0,1,1,0,0,0)), peeler = as.factor(c(1,0,0,0,1,1))) a_tran = as(a_df, "transactions")

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ArulesVIZ交互式陰謀 - 閃亮的R

我想創建一個閃亮的Web應用程序進行關聯挖掘。我想要做的一件事是從包arulesVIZ實現一個交互式圖。所以我有以下代碼： library(shiny) library(DT) library(data.table) library(arules) library(arulesViz) df_transac <-read.table("C:/U