R - apriori() 无法识别来自数字事务的 lhs答案

【问题标题】：R - apriori() not recognising lhs from numerical transactionR - apriori() 无法识别来自数字事务的 lhs
【发布时间】：2018-06-14 15:46:47
【问题描述】：

我在使用 arules 包获取数据以生成任何规则时遇到了真正的麻烦。我设法获得了 100000 行交易数据，并且在 SAS 中显示了规则。我无法让它在 R 中工作。

[5]      {19,29,40,119,134}   
[6]      {24,40,45,67,141}    
[7]      {17,18,57,74,412}    
[8]      {16,79,90,150,498}   
[9]      {18,57,111,161,267}  
[10]     {11,75,131,427,429}  
[11]     {57,99,111,143,236}

交易数据看起来像这样，最初来自一个所有数字都是分开的表。

arules <- read.transactions('tid.csv', format = c("basket", "single"), 
sep=",")
rules <- apriori(arules,parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.1, target = 
"rules"))
summary(rules)

作为参考，支持和置信度设置没有区别。有时我在检查规则时会得到这个。

         lhs    rhs                   support      confidence   lift count
[1]      {}  => {8,11,96,112,432}     9.710623e-06 9.710623e-06 1    1    
[2]      {}  => {62,134,222,254,412}  9.710623e-06 9.710623e-06 1    1

知道为什么 apriori 不能分离事务中的项目吗？这是否需要重新转换为长格式，如果需要，我将如何从这个数据帧中做到这一点？

V2  V3  V4  V5  V6
8   11  96  112 432
10  35  39  76  119
18  38  68  141 267
29  36  57  61  63
19  29  40  119 134
24  40  45  67  141
17  18  57  74  412

【问题讨论】：

很难说没有您正在读取的 csv 文件。请发布文件。

标签： r apriori arules

【解决方案1】：

如果我对你的理解正确，那么你应该试试这个，如果有帮助，请告诉我们。

library(arules)
library(arulesViz)

#sample data
df <- read.table(text="V2  V3  V4  V5  V6
                 8   11  96  112 432
                 10  35  39  76  119
                 18  38  68  141 267
                 29  36  57  61  63
                 19  29  40  119 134
                 24  40  45  67  141
                 17  18  57  74  412", header=T)
write.csv(df, "apriori_demo.csv", row.names = F)

#convert sample data into transactions format for apriori algorithm
trx <- read.transactions("apriori_demo.csv", format="basket", sep=",", skip=1)

#apriori rules
apriori_rule <- apriori(trx, parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.1)) 
#obviously you need to have better parameters compared to the one you have used in your post!
inspect(apriori_rule)
plot(apriori_rule, method="graph")

【讨论】：