R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战:关联规则概念频繁项集支持度(support)置信度(confidence)提升度(lift)apriori算法
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战:关联规则概念频繁项集支持度(support)置信度(confidence)提升度(lift)apriori算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战:关联规则概念、频繁项集、支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(lift)、apriori算法
目录
以上是关于R语言使用apriori算法进行关联规则挖掘实战:关联规则概念频繁项集支持度(support)置信度(confidence)提升度(lift)apriori算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言apriori算法进行关联规则挖掘(限制规则的左侧或者右侧的内容进行具体规则挖掘)查看限制了规则的右侧之后挖掘到的规则(置信度排序,只查看左侧即可)
R语言Apriori算法关联规则挖掘:使用interestMeasure函数评估挖掘到的规则(包括覆盖率(coverage)和FishersExactTest)置信度最高的五条规则(top five
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化