newolivar.docx
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newolivar
newolivar.R
lico9e
WedApr0602:
45:
402016
setwd（"E:
/TBrelated/Service/2016/318newolivar"）
library（arules）#读取arules软件包
##Loadingrequiredpackage:
Matrix
##
##Attachingpackage:
'arules'
##Thefollowingobjectsaremaskedfrom'package:
base':
##
##abbreviate,write
a_df3=read.csv（"ppp1.csv"）
head（a_df3）
##Xabcdefg
##1date13112111
##2date21221221
##3date31122212
##4date42122212
##5date52111121
##6date61123211
#将数据转化成交易数据
a_df3=a_df3[,-1]
for（iin1:
ncol（a_df3））a_df3[,i]=as.factor（a_df3[,i]）
#设置时间间隔
interval=2
par（mfrow=c（3,5））
rawdata=a_df3
#筛选时间跨度数据
result1=list（0）
result2=list（0）
for（nin1:
floor（nrow（rawdata）/interval））{
a_df3=rawdata[（（n-1）*interval+1）:
（n*interval）,]
##setdimnames
a_df3=unlist（a_df3）
a_df3=matrix（a_df3,ncol=7）
a_df3=t（a_df3）
dimnames（a_df3）<-list（c（"a","b","c","d","e","f","g"）,
paste（"Tr",c（1:
ncol（a_df3））,sep=""））
a_df3=t（a_df3）
#a_df3=a_df3-1
##coerce
a_df3=data.frame（a_df3）
trans2<-as（a_df3,"transactions"）
trans2
#inspect（trans2）
#查看数据结构
dat1=trans2
#查看部分交易数据
#inspect（dat1[1:
5]）
#查看每个商品的出现频率
par（mfrow=c（1,1））
itemFrequencyPlot（dat1,support=0.02,cex.names=0.8）
#可以看到每个物品出现的频率，从而判断哪些物品的支持度较高
frequentsets=eclat（dat1,parameter=list（support=0.02,maxlen=10））
#得到频繁规则挖掘
#inspect（frequentsets[1:
5]）
#察看求得的频繁项集
#
#inspect（sort（frequentsets,by="support"）[1:
5]）
#根据支持度对求得的频繁项集排序并察看（等价于inspect（sort（frequentsets）[1:
10]）
####关联规则挖掘
#建立模型
rules=apriori（dat1,parameter=list（support=0.4,confidence=0.4））#求关联规则
#设置支持度为0.01，置信度为0.3
summary（rules）#查看规则
#查看部分规则
#inspect（（rules））
#查看置信度支持度和提升度
quality（head（rules））
#安装arules可视化包
#install.packages（"arulesViz"）
library（arulesViz）
#绘制不同规则图形来表示支持度，置信度和提升度
par（mfrow=c（1,1））
plot（rules,method="grouped"）
#同过改图可以看到规则前项和规则后项分别有哪些物品以及每个物品
#的支持度大小，支持度越大则圆圈越大。
plot（rules,method="graph"）
plot（rules,method=NULL,
measure="support",shading="lift",interactive=FALSE）
#从该图可以看到支持度和置信度的关系，置信度越高提升度也越高
plot（rules）
plot（rules,measure=c（"support","lift"）,shading="confidence"）
#从该图可以看到支持度和置信度的关系，提升度越高置信度也越高
plot（rules,method="matrix3D",measure="lift"）
plot（rules,method="graph"）
#从上图可以看到不同物品之间的关联关系图中的点越大说明该物品的支持度越高
#颜色越深说明该物品的提升度越高。
#plot（rules,method="doubledecker"）
#查看最高的支持度样本规则
rules<-sort（rules,by="support"）
#inspect（head（rules,n=10））
#查看最高置信度样本规则
rules<-sort（rules,by="confidence"）
#inspect（head（rules,n=10））
rules<-sort（rules,by="lift"）
#查看最高提升度样本规则
#inspect（head（rules,n=10））
x=subset（rules,subset=confidence>0.5&support>0.4&lift>=1&lhs%pin%""&length（lhs）>2）#得到有价值规则子集
#查看规则数
#x
#summary（x）
result1[[n]]=inspect（（sort（x[sample（1:
length（x）,5）,],by="support"）））#按照支持度排序
result2[[n]]=inspect（head（sort（x[sample（1:
length（x）,5）,],by="confidence"）））#按照置信度排序
###对有价值的x集合进行数据可视化
par（mfrow=c（1,2））
plot（x,method="grouped"）
plot（x,method="graph"）
}
##Eclat
##
##parameterspecification:
##tidListssupportminlenmaxlentargetext
##FALSE0.02110frequentitemsetsFALSE
##
##algorithmiccontrol:
##sparsesortverbose
##7-2TRUE
##
##Absoluteminimumsupportcount:
0
##Warningineclat（dat1,parameter=list（support=0.02,maxlen=10））:
Youchoseaverylowabsolutesupportcountof0.Youmightrunoutofmemory!
Increaseminimumsupport.
##createitemset...
##settransactions...[13item（s）,2transaction（s）]done[0.00s].
##sortingandrecodingitems...[13item（s）]done[0.00s].
##creatingbitmatrix...[13row（s）,2column（s）]done[0.00s].
##writing...[253set（s）]done[0.00s].
##CreatingS4object...done[0.00s].
##Apriori
##
##Parameterspecification:
##confidenceminvalsmaxaremavaloriginalSupportsupportminlenmaxlen
##0.40.11noneFALSETRUE0.4110
##targetext
##rulesFALSE
##
##Algorithmiccontrol:
##filtertreeheapmemoptloadsortverbose
##0.1TRUETRUEFALSETRUE2TRUE
##
##Absoluteminimumsupportcount:
0
##Warninginapriori（dat1,parameter=list（support=0.4,confidence=0.4））:
Youchoseaverylowabsolutesupportcountof0.Youmightrunoutofmemory!
Increaseminimumsupport.
##setitemappearances...[0item（s）]done[0.00s].
##settransactions...[13item（s）,2transaction（s）]done[0.00s].
##sortingandrecodingitems...[13item（s）]done[0.00s].
##creatingtransactiontree...done[0.00s].
##checkingsubsetsofsize1234567done[0.00s].
##writing...[895rule（s）]done[0.00s].
##creatingS4object...done[0.00s].
##Loadingrequiredpackage:
grid
##Warning:
replacingpreviousimport'arules:
:
head'by'utils:
:
head'when
##loading'arulesViz'
##ItemsetsinAntecedent（LHS）
##[1]"{}""{a=3}"
##[3]"{b=1}""{c=1}"
##[5]"{d=2}""{e=1}"
##[7]"{f=1}""{g=1}"
##[9]"{a=1}""{b=2}"
##[11]"{c=2}""{d=1}"
##[13]"{e=2}""{f=2}"
##[15]"{a=3,b=1}""{a=3,c=1}"
##[17]"{b=1,c=1}""{a=3,d=2}"
##[19]"{b=1,d=2}""{a=3,e=1}"
##[21]"{b=1,e=1}""{a=3,f=1}"
##[23]"{b=1,f=1}""{a=3,g=1}"
##[25]"{b=1,g=1}""{c=1,d=2}"
##[27]"{c=1,e=1}""{c=1,f=1}"
##[29]"{c=1,g=1}""{d=2,e=1}"
##[31]"{d=2,f=1}""{d=2,g=1}"
##[33]"{e=1,f=1}""{e=1,g=1}"
##[35]"{f=1,g=1}""{a=1,b=2}"
##[37]"{a=1,c=2}""{b=2,c=2}"
##[39]"{a=1,d=1}""{b=2,d=1}"
##[41]"{a=1,e=2}""{b=2,e=2}"
##[43]"{a=1,f=2}""{b=2,f=2}"
##[45]"{a=1,g=1}""{b=2,g=1}"
##[47]"{c=2,d=1}""{c=2,e=2}"
##[49]"{c=2,f=2}""{c=2,g=1}"
##[51]"{d=1,e=2}""{d=1,f=2}"
##[53]"{d=1,g=1}""{e=2,f=2}"
##[55]"{e=2,g=1}""{f=2,g=1}"
##[57]"{a=3,b=1,c=1}""{a=3,b=1,d=2}"
##[59]"{a=3,c=1,d=2}""{b=1,c=1,d=2}"
##[61]"{a=3,b=1,e=1}""{a=3,c=1,e=1}"
##[63]"{b=1,c=1,e=1}""{a=3,b=1,f=1}"
##[65]"{a=3,c=1,f=1}""{b=1,c=1,f=1}"
##[67]"{a=3,b=1,g=1}""{a=3,c=1,g=1}"
##[69]"{b=1,c=1,g=1}""{a=3,d=2,e=1}"
##[71]"{b=1,d=2,e=1}""{a=3,d=2,f=1}"
##[73]"{b=1,d=2,f=1}""{a=3,d=2,g=1}"
##[75]"{b=1,d=2,g=1}""{a=3,e=1,f=1}"
##[77]"{b=1,e=1,f=1}""{a=3,e=1,g=1}"
##[79]"{b=1,e=1,g=1}""{a=3,f=1,g=1}"
##[81]"{b=1,f=1,g=1}""{c=1,d=2,e=1}"
##[83]"{c=1,d=2,f=1}""{c=1,d=2,g=1}"
##[85]"{c=1,e=1,f=1}""{c=1,e=1,g=1}"
##[87]"{c=1,f=1,g=1}""{d=2,e=1,f=1}"
##[89]"{d=2,e=1,g=1}""{d=2,f=1,g=1}"
##[91]"{e=1,f=1,g=1}""{a=1,b=2,c=2}"
##[93]"{a=1,b=2,d=1}""{a=1,c=2,d=1}"
##[95]"{b=2,c=2,d=1}""{a=1,b=2,e=2}"
##[97]"{a=1,c=2,e=2}""{b=2,c=2,e=2}"
##[99]"{a=1,b=2,f=2}""{a=1,c=2,f=2}"
##[101]"{b=2,c=2,f=2}""{a=1,b=2,g=1}"
##[103]"{a=1,c=2,g=1}""{b=2,c=2,g=1}"
##[105]"{a=1,d=1,e=2}""{b=2,d=1,e=2}"
##[107]"{a=1,d=1,f=2}""{b=2,d=1,f=2}"
##[109]"{a=1,d=1,g=1}""{b=2,d=1,g=1}"
##[111]"{a=1,e=2,f=2}""{b=2,e=2,f=2}"
##[113]"{a=1,e=2,g=1}""{b=2,e=2,g=1}"
##[115]"{a=1,f=2,g=1}""{b=2,f=2,g=1}"
##[117]"{c=2,d=1,e=2}""{c=2,d=1,f=2}"
##[119]"{c=2,d=1,g=1}""{c=2,e=2,f=2}"
##[121]"{c=2,e=2,g=1}""{c=2,f=2,g=1}"
##[123]"{d=1,e=2,f=2}""{d=1,e=2,g=1}"
##[125]"{d=1,f=2,g=1}""{e=2,f=2,g=1}"
##[127]"{a=3,b=1,c=1,d=2}""{a=3,b=1,c=1,e=1}"
##[129]"{a=3,b=1,d=2,e=1}""{a=3,c=1,d=2,e=1}"
##[131]"{b=1,c=1,d=2,e=1}""{a=3,b=1,c=1,f=1}"
##[133]"{a=3,b=1,d=2,f=1}""{a=3,c=1,d=2,f=1}"
##[135]"{b=1,c=1,d=2,f=1}""{a=3,b=1,c=1,g=1}"
##[137]"{a=3,b=1,d=2,g=1}""{a=3,c=1,d=2,g=1}"
##[139]"{b=1,c=1,d=2,g=1}""{a=3,b=1,e=1,f=1}"
##[141]"{a=3,c=1,e=1,f=1}""{b=1,c=1,e=1,f=1}"
##[143]"{a=3,b=1,e=1,g=1}""{a=3,c=1,e=1,g=1}"
##[145]"{b=1,c=1,e=1,g=1}""{a=3,b=1,f=1,g=1}"
##[147]"{a=3,c=1,f=1,g=1}""{b=1,c=1,f=1,g=1}"
##[149]"{a=3,d=2,e=1,f=1}""{b=1,d=2,e=1,f=1}"
##[151]"{a=3,d=2,e=1,g=1}""{b=1,d=2,e=1,g=1}"
##[153]"{a=3,d=2,f=1,g=1}""{b=1,d=2,f=1,g=1}"
##[155]"{a=3,e=1,f=1,g=1}""{b=1,e=1,f=1,g=1}"
##[157]"{c=1,d=2,e=1,f=1}""{c=1,d=2,e=1,g=1}"
##[159]"{c=1,d=2,f=1,g=1}""{c=1,e=1,f=1,g=1}"
##[161]"{d=2,e=1,f=1,g=1}""{a=1,b=2,c=2,d=1}"
##[163]"{a=1,b=2,c=2,e=2}""{a=1,b=2,d=1,e=2}"
##[165]"{a=1,c=2,d=1,e=2}""{b=2,c=2,d=1,e=2}"
##[167]"{a=1,b=2,c=2,f=2}""{a=1,b=2,d=1,f=2}"
##[169]"{a=1,c=2,d=1,f=2}""{b=2,c=2,d=1,f=2}"
##[171]"{a=1,b=2,c=2,g=1}""{a=1,b=2,d=1,g=1}"
##[173]"{a=1,c=2,d=1,g=1}""{b=2,c=2,d=1,g=1}"
##[175]"{a=1,b=2,e=2,f=2}""{a=1,c=2,e=2,f=2}"
##[177]"{b=2,c=2,e=2,f=2}""{a=1,b=2,e=2,g=1}"
##[179]"{a=1,c=2,e=2,g=1}""{b=2,c=2,e=2,g=1}"
##[181]"{a=1,b=2,f=2,g=1}""{a=1,c=2,f=2,g=1}"
##[183]"{b=2,c=2,f=2,g=1}""{a=1,d=1,e=2,f=2}"
##[185]"{b=2,d=1,e=2,f=2}""{a=1,d=1,e=2,g=1}"
##[187]"{b=2,d=1,e=2,g=1}""{a=1,d=1,f=2,g=1}"
##[189]"{b=2,d=1,f=2,g=1}""{a=1,e=2,f=2,g=1}"
##[191]"{b=2,e=2,f=2,g=1}""{c=2,d=1,e=2,f=2}"
##[193]"{c=2,d=1,e=2,g=1}""{c=2,d=1,f=2,g=1}"
##[195]"{c=2,e=2,f=2,g=1}""{d=1,e=2,f=2,g=1}"
##[197]"{a=3,b=1,c=1,d=2,e=1}""{a=3,b=1,c=1,d=2,f=1}"
##[199]"{a=3,b=1,c=1,e=1,f=1}""{a=3,b=1,d=2,e=1,f=1}"
##[201]"{a=3,c=1,d=2,e=1,f=1}""{b=1,c=1,d=2,e=1,f=1}"
##[203]"{a=3,b=1,c=1,d=2,g=1}""{a=3,b=1,c=1,e=1,g=1}"
##[205]"{a=3,b=1,d=2,e=1,g=1}""{a=3,c=1,d=2,e=1,g=1}"
##[207]"{b=1,c=1,d=2,e=1,g=1}""{a=3,b=1,c=1,f=1,g=1}"
##[209]"{a=3,b=1,d=2,f=1,g=1}""{a=3,c=1,d=2,f=1,g=1}"
##[211]"{b=1,c=1,d=2,f=1,g=1}""{a=3,b=1,e=1,f=1,g=1}"
##[213]"{a=3,c=1,e=1,f=1,g=1}""{b=1,c=1,e=1,f=1,g=1}"
##[215]"{a=3,d=2,e=1,f=1,g=1}""{b=1,d=2,e=1,f=1,g=1}"
##[217]"{c=1,d=2,e=1,f=1,g=1}""{a=1,b=2,c=2,d=1,e=2}"
##[219]"{a=1,b=2,c=2,d=1,f=2}""{a=1,b=2,c=2,e=2,f=2}"
##[221]"{a=1,b=2,d=1,e=2,f=2}""{a=1,c=2,d=1,e=2,f=2}"
##[223]"{b=2,c=2,d=1,e=2,f=2}""{a=1,b=2,c=2,d=1,g=1}"
##[225]"{a=1,b=2,c=2,e=2,g=1}""{a=1,b=2,d=1,e=2,g=1}"
##[227]"{a=1,c=2,d=1,e=2,g=1}""{b=2,c=2,d=1,e=2,g=1}"
##[229]"{a=1,b=2,c=2,f=2,g=1}""{a=1,b=2,d=1,f=2,g=1}"
##[231]"{a=1,c
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