數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒瀳蟾?資料下載頁
2025-08-03 23:59本頁面
【正文】 聯(lián)規(guī)則。五、 實驗結(jié)果 支持度和置信度的值如下圖所示六、 思考與分析 Apriori算法的關(guān)鍵步驟是找頻繁集與根據(jù)置信度篩選規(guī)則，明白這兩部后，可以按照自己的思路編寫與優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則程序。 代碼如下library(arules) 加載arules程序包data(Groceries) 調(diào)用數(shù)據(jù)文件frequentsets=eclat(Groceries,parameter=list(support=,maxlen=10)) 求頻繁項集inspect(frequentsets[1:10]) 察看求得的頻繁項集inspect(sort(frequentsets,by=”support”)[1:10]) 根據(jù)支持度對求得的頻繁項集排序并察看（等價于inspect(sort(frequentsets)[1:10]）rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=,confidence=)) 求關(guān)聯(lián)規(guī)則summary(rules) 察看求得的關(guān)聯(lián)規(guī)則之摘要x=subset(rules,subset=rhs%in%”whole milk”amp。lift=) 求所需要的關(guān)聯(lián)規(guī)則子集inspect(sort(x,by=”support”)[1:5]) 根據(jù)支持度對求得的關(guān)聯(lián)規(guī)則子集排序并察看lhs rhs support confidence lift1 {other vegetables} = {whole milk} 2 {rolls/buns} = {whole milk} 3 {yogurt} = {whole milk} 4 {root vegetables} = {whole milk} 5 {tropical fruit} = {whole milk}
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