在 R 中使用 Apriori 算法找不到规则

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【中文标题】在 R 中使用 Apriori 算法找不到规则【英文标题】:No rules found using Apriori algorithm in R 【发布时间】:2014-02-12 17:38:14 【问题描述】:

我正在尝试学习使用 R 和频繁模式挖掘,因此尝试使用 arules 包运行 apriori 算法,但没有生成任何规则。我得到的输出如下所示。 有人可以建议我做错了什么吗?

rules <- apriori(data, parameter= list(supp=0.4, conf=0.4))

parameter specification:  
confidence minval smax arem  aval originalSupport support minlen maxlen target
    0.4    0.1    1 none FALSE            TRUE     0.4      1     10  rules
ext
FALSE

algorithmic control:
filter tree heap memopt load sort verbose
0.1 TRUE TRUE  FALSE TRUE    2    TRUE

apriori - find association rules with the apriori algorithm
version 4.21 (2004.05.09)        (c) 1996-2004   Christian Borgelt
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[6 item(s), 7 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [0 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 done [0.00s].
writing ... [0 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object  ... done [0.00s].

【问题讨论】:

【参考方案1】:

您的输入看起来不错。可能它找不到任何限制您的支持和信心的规则。尝试使用非常低的支持度和置信度值,例如 ~0.01(并从 2-3 条规则的最大长度开始,这样 R 就不会占用您的全部记忆)。看看它是否给你任何结果。如果即使那样它也没有给你任何结果,那么你的数据集可能有问题。您的数据的属性是什么?

【讨论】:

以上是关于在 R 中使用 Apriori 算法找不到规则的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用 apriori() 从规则对象中提取 transactionID

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

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Apriori 算法python实现

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)使用subset函数进一步筛选生成的规则去除左侧规则中的冗余信息获取更独特的有新意的关联规则