【数据挖掘】基于R语言的Apriori算法应用案例

基于R语言的Apriori算法应用案例

# 加载相关包
library(arules)

data("Groceries")
summary(Groceries)
#-------------------查看数据集信息
class(Groceries)
Groceries
dim(Groceries)
colnames(Groceries)[1:5]
rownames(Groceries)[1:5]

# basketSize表示每个transaction包含item的数目，是row level。
# ItemFrequency是这个item的支持度，是column level。
basketSize <- size(Groceries) 
summary(basketSize)
sum(basketSize) # count of all 1s in the sparse matrix

itemFreq <- itemFrequency(Groceries) 
itemFreq[1:5]
sum(iterFreq)

# 查看basketSize的分布：密度曲线(TO ADD HERE)
# itemCount表示每个item出现的次数
# Support(X) = Xs / N, N是总的交易数，Xs就是Item X的count。
# itemXCount = N * itemXFreq = (ItemXFreq / sum(itemFreq)) * sum(basketSize)
itemCount <-