R语言应用实战系列（四）-Apriori算法的相关内容（附案例源代码）

最新推荐文章于 2025-01-06 09:00:00 发布
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分类专栏： R语言实战应用案例精讲 文章标签： R语言 数学建模 机器学习
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本文介绍了Apriori关联规则的基本概念，包括事务和项集、支持度、置信度和提升度，并通过R语言的实例展示了Apriori算法的使用过程，分析了Groceries数据集，探讨了频繁项集和关联规则的统计特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

关联规则反映一个事物与其他事物之间的关联性，关联规则分析是从事事物数据库，关系数据库和其他信息存储中大量数据的项集之间发现有趣，频繁的格式，关联和相关性。更确切地说，关联规则通过量化的数字进行描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。它的模式属于描述型模式，发现关联规则的算法是无监督算法。

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Apriori关联规则基本概念：

一.事务和项集

在关联规则所使用的数据中，把一个样本称为一个“事务”（transation）；每个

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算法实战应用案例精讲-【数据分析】基于R语言的时序分析（附R语言代码）
qq_36130719的博客
01-11 1511
时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰不仅作用于X(T)，而且影响T时刻以后序列的所有观察值。附加性异常：additive outlier (AO)，造成这种离群点的干扰，只影响该干扰发生的那一个时刻T上的序列值，而不影响该时刻以后的序列值。
数据挖掘实战-基于Apriori关联规则的市场购物篮分析
m0_64336780的博客
11-18 9964
零售商希望针对客户提供有关客户最有可能购买的项目集的建议。数据集包含零售商的数据；交易数据提供一段时间内发生的所有交易的数据。零售商将利用结果在其行业中成长并为客户提供有关项目集的建议，我们能够提高客户参与度并改善客户体验并识别客户行为。数据集来源于Kaggle，原始数据集共有522064条，7个变量，各变量含义如下：BillNo:为每笔交易分配的6位数字。Itemname:产品名称。Quantity:每笔交易中每个产品的数量。Date:每笔交易生成的日期和时间。Price:产品价格。
R语言 关联规则 apriori算法
08-30
library(arules) library(Matrix) library(arules) library(arulesViz) library(grid) library(arulesViz) data('SunBai') summary(SunBai) #inspect函数查看SunBai数据集的前5次交易记录 inspect(SunBai[1:5]) #itemFrequency()函数可以查看商品的交易比例 itemFrequency(SunBai[,1:3]) #support=0.1，表示支持度至少为0.1 itemFrequencyPlot(SunBai,support=0.1) #topN=20,表示支持度排在前20的商品 itemFrequencyPlot(SunBai,topN=20) #利用transactionInfo函数查看前六数据 head(transactionInfo(SunBai))
Apriori算法核心逻辑代码实现
weixin_33922672的博客
02-19 228
概述 Apriori算法是生成频繁集的一种算法。Apriori原理有个重要假设，如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集势必也是频繁的。如果一个项集是非频繁项集，那么它所对应的超集就全都是非频繁项集。 实现 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联关系，而寻找物品间的不同组合是一项十分耗时的工作，所需计算代价很高，对于包含N种物品的...
R语言之Apriori算法
weixin_30539835的博客
11-30 775
---恢复内容开始--- 1.概念 关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系 项集：0或多个项的集合。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集，意义想象成爸爸去超市买啤酒和花生，给儿子和老婆分别买尿布和牛奶。 关联规则：啤酒->花生，其强度可用支持度和置信度来度量 支持度：一个项集或者规则在所有事物中出现的频率，即此规则能否普遍运用于给定数据集。σ(X):表示...
R语言之Apriori算法应用
weixin_34318272的博客
08-01 901
一. 概念 关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则(association rule)或频繁项集的形式表示。 项集：在关联分析中，包含0个或多个项的集合被称为项集(itemset)。如果一个项集包含k个项，则称它为k-项集。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集。空集是指不包含任何项的项集。 关联规则(a...
R语言完成apriori算法的脚本
12-26
使用R语言完成关联规则分析的脚本，其中可生成的图形有关系矩阵图、（sup、conf、lift）关系图
深入理解Apriori算法及其C语言实战项目案例
资源摘要信息:"本资源包含了关于Apriori算法的实现代码，使用的编程语言为C语言。Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，广泛应用于数据挖掘领域。本项目源码使用了grpcc语言，这是一种专门用于数据挖掘和...
【机器学习与数据挖掘实战 | 商务】案例08：基于Apriori算法的商品零售购物篮分析
最新发布
Morse_Chen的博客
01-06 1114
本案例基于Apriori算法的商品零售购物篮分析，旨在通过大数据挖掘发现商品间的关联性，提升销售策略。分析方法主要包括数据探索性分析、预处理、模型构建、分析与应用。最后解读关联规则结果，理解顾客购物习惯，根据关联规则调整商品摆放，提升购物体验和商品销量。
R 语言实战_源代码
02-02
R 语言实战，包含每个章节中用来实例，讲解的源代码，图灵社区在线数据~~
Apriori算法代码-Python
08-27
Aprior算法的Python代码实现，其中定义了python实现关联规则算法的函数。
Apriori算法代码实现
05-08
数据挖掘关联规则的挖掘 Apriori的c代码实现，分享给大家
R语言实现apriori算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-20 621
R语言实现apriori算法（附完整源码）
数据挖掘实验（三）：Apriori算法 R语言
qq_43863790的博客
01-22 1392
一、 实验目的： 使用逐层迭代方法基于候选产生找出频繁项集 二、 实验软件： Rstudio 三、 源代码： #1数据准备并统计数据频数 da1<-c("A","B","C","F","E") da2<-c("B","C","E") da3<-c("A","C","D") listda<-list(da1,da2,da3) data<-as.data.frame(ta...
关联规则R语言实战(Apriori算法)
婷婷糖的数据格子
07-29 9710
最近遇到一个业务问题需要用关联规则的算法来实现，为了解决业务问题，我又重新复习了一遍以前就学过的Apriori算法并将其运用到业务场景中。下面，我想谈一谈在在具体的业务实现过程中我的一些感想。
R语言 | 关联规则
热门推荐
I think so I am
04-12 10万+
关联规则（AssociationRules）是无监督的机器学习方法，用于知识发现，而非预测。 关联规则的学习器（learner）无需事先对训练数据进行打标签，因为无监督学习没有训练这个步骤。缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估，一般都可以通过肉眼观测结果是否合理。 关联规则主要用来发现Pattern，最经典的应用是购物篮分析，当然其他类似于购物篮交易数据的案例也可以应用关联规则进行模式发现。
44 R关联分析——Apriori算法
THE ORDER
03-14 541
install.packages("gridBase") install.packages("arules") install.packages("arulesViz") install.packages("graphlayouts") library(gridBase) library(arules) library(arulesViz) #现有购买记录 tr_list=list(c("Bread", "Milk"), c("Bread", "Diaper", "Bee
R语言Apriori算法实现例子
weixin_51502702的博客
04-11 1962
R语言Apriori算法实现例子 以西饼屋数据集为例进行分析 代码部分 第一部分 每行解读 setwd("…")#定位根目录 data.frame(table(Breakfast[,2])#创建数据框并对breakfast表的第二列进行统计计算 names(…)<-c(’…’,’…’)#对数据集列名重命名 求每个商品占总数比例，并添加到新列‘percent’中 order(,)对hot表按百分比进行降序排序 保存出数据集，此为热销产品数据集 输出结果 第二部分 每行解读 读入面包数据集，重命名列
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