8、市场篮分析与主成分分析：数据降维的有效方法

市场篮分析与主成分分析：数据降维的有效方法

市场篮分析：数据筛选与常见篮的寻找

市场篮分析是一种强大的数据挖掘技术，可帮助我们发现数据中的关联规则。在进行主要分析步骤之前，我们需要为算法指定一些参数。

首先，我们设定支持度阈值为 10%，这意味着我们只关注那些在至少 10% 的调查响应中出现的项目组合。

support_thresh<-0.1

接下来，我们找出所有满足支持度阈值的单项篮：

firstpass<-unname(which(colMeans(mktdummies,na.rm=TRUE)>support_thresh))

这一步展示了所有至少被 10% 的受访者以相同方式回答的调查项目集合。

然后，我们定义所有可能的两项篮候选者，这些候选者的支持度可能超过 10%：

secondcand<-t(combn(firstpass,2))
secondpass<-NULL

secondcand 是我们第二次筛选的候选集， secondpass 用于存储第二次筛选的结果。由于还未开始第二次筛选， secondpass 初始值为 NULL 。

为了检查 secondcand