newolivar0.docx
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newolivar0
setwd（"E:
/TBrelated/Service/2016/318newolivar"）
library（arules）#读取arules软件包
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]
#设置时间间隔
interval=2
rawdata=a_df3
#筛选时间跨度数据
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
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=0.01,confidence=0.3））#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（head（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>0.3&support>0.01&lift>=1）#得到有价值规则子集
#查看规则数
x
summary（x）
inspect（sort（x,by="support"））#按照支持度排序
inspect（sort（x,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"）
}
##Settingallentries!
=0to1.
##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...[6item（s）,2transaction（s）]done[0.00s].
##sortingandrecodingitems...[6item（s）]done[0.00s].
##creatingbitmatrix...[6row（s）,2column（s）]done[0.00s].
##writing...[18set（s）]done[0.00s].
##CreatingS4object...done[0.00s].
##Apriori
##
##Parameterspecification:
##confidenceminvalsmaxaremavaloriginalSupportsupportminlenmaxlen
##0.30.11noneFALSETRUE0.01110
##targetext
##rulesFALSE
##
##Algorithmiccontrol:
##filtertreeheapmemoptloadsortverbose
##0.1TRUETRUEFALSETRUE2TRUE
##
##Absoluteminimumsupportcount:
0
##Warninginapriori（dat1,parameter=list（support=0.01,confidence=0.3））:
Youchoseaverylowabsolutesupportcountof0.Youmightrunoutofmemory!
Increaseminimumsupport.
##setitemappearances...[0item（s）]done[0.00s].
##settransactions...[6item（s）,2transaction（s）]done[0.00s].
##sortingandrecodingitems...[6item（s）]done[0.00s].
##creatingtransactiontree...done[0.00s].
##checkingsubsetsofsize1234done[0.00s].
##writing...[36rule（s）]done[0.00s].
##creatingS4object...done[0.00s].
##lhsrhssupportconfidencelift
##1{}=>{a}0.50.51
##2{}=>{d}0.50.51
##3{}=>{b}0.50.51
##4{}=>{c}0.50.51
##5{}=>{e}0.50.51
##6{}=>{f}0.50.51
##Warning:
package'arulesViz'wasbuiltunderRversion3.2.4
##Loadingrequiredpackage:
grid
##Warning:
replacingpreviousimportby'utils:
:
head'whenloading
##'arulesViz'
##ItemsetsinAntecedent（LHS）
##[1]"{}""{a}""{d}""{b}""{c}""{e}""{f}"
##[8]"{b,c}""{b,e}""{c,e}""{b,f}""{c,f}""{e,f}""{b,c,e}"
##[15]"{b,c,f}""{b,e,f}""{c,e,f}"
##ItemsetsinConsequent（RHS）
##[1]"{a}""{d}""{b}""{c}""{e}""{f}"
##lhsrhssupportconfidencelift
##1{}=>{a}0.50.51
##2{}=>{d}0.50.51
##3{}=>{b}0.50.51
##4{}=>{c}0.50.51
##5{}=>{e}0.50.51
##6{}=>{f}0.50.51
##7{a}=>{d}0.51.02
##8{d}=>{a}0.51.02
##9{b}=>{c}0.51.02
##10{c}=>{b}0.51.02
##lhsrhssupportconfidencelift
##7{a}=>{d}0.512
##8{d}=>{a}0.512
##9{b}=>{c}0.512
##10{c}=>{b}0.512
##11{b}=>{e}0.512
##12{e}=>{b}0.512
##13{b}=>{f}0.512
##14{f}=>{b}0.512
##15{c}=>{e}0.512
##16{e}=>{c}0.512
##lhsrhssupportconfidencelift
##7{a}=>{d}0.512
##8{d}=>{a}0.512
##9{b}=>{c}0.512
##10{c}=>{b}0.512
##11{b}=>{e}0.512
##12{e}=>{b}0.512
##13{b}=>{f}0.512
##14{f}=>{b}0.512
##15{c}=>{e}0.512
##16{e}=>{c}0.512
##lhsrhssupportconfidencelift
##7{a}=>{d}0.51.02
##8{d}=>{a}0.51.02
##9{b}=>{c}0.51.02
##10{c}=>{b}0.51.02
##11{b}=>{e}0.51.02
##12{e}=>{b}0.51.02
##13{b}=>{f}0.51.02
##14{f}=>{b}0.51.02
##15{c}=>{e}0.51.02
##16{e}=>{c}0.51.02
##17{c}=>{f}0.51.02
##18{f}=>{c}0.51.02
##19{e}=>{f}0.51.02
##20{f}=>{e}0.51.02
##21{b,c}=>{e}0.51.02
##22{b,e}=>{c}0.51.02
##23{c,e}=>{b}0.51.02
##24{b,c}=>{f}0.51.02
##25{b,f}=>{c}0.51.02
##26{c,f}=>{b}0.51.02
##27{b,e}=>{f}0.51.02
##28{b,f}=>{e}0.51.02
##29{e,f}=>{b}0.51.02
##30{c,e}=>{f}0.51.02
##31{c,f}=>{e}0.51.02
##32{e,f}=>{c}0.51.02
##33{b,c,e}=>{f}0.51.02
##34{b,c,f}=>{e}0.51.02
##35{b,e,f}=>{c}0.51.02
##36{c,e,f}=>{b}0.51.02
##1{}=>{a}0.50.51
##2{}=>{d}0.50.51
##3{}=>{b}0.50.51
##4{}=>{c}0.50.51
##5{}=>{e}0.50.51
##6{}=>{f}0.50.51
##lhsrhssupportconfidencelift
##7{a}=>{d}0.51.02
##8{d}=>{a}0.51.02
##9{b}=>{c}0.51.02
##10{c}=>{b}0.51.02
##11{b}=>{e}0.51.02
##12{e}=>{b}0.51.02
##13{b}=>{f}0.51.02
##14{f}=>{b}0.51.02
##15{c}=>{e}0.51.02
##16{e}=>{c}0.51.02
##17{c}=>{f}0.51.02
##18{f}=>{c}0.51.02
##19{e}=>{f}0.51.02
##20{f}=>{e}0.51.02
##21{b,c}=>{e}0.51.02
##22{b,e}=>{c}0.51.02
##23{c,e}=>{b}0.51.02
##24{b,c}=>{f}0.51.02
##25{b,f}=>{c}0.51.02
##26{c,f}=>{b}0.51.02
##27{b,e}=>{f}0.51.02
##28{b,f}=>{e}0.51.02
##29{e,f}=>{b}0.51.02
##30{c,e}=>{f}0.51.02
##31{c,f}=>{e}0.51.02
##32{e,f}=>{c}0.51.02
##33{b,c,e}=>{f}0.51.02
##34{b,c,f}=>{e}0.51.02
##35{b,e,f}=>{c}0.51.02
##36{c,e,f}=>{b}0.51.02
##1{}=>{a}0.50.51
##2{}=>{d}0.50.51
##3{}=>{b}0.50.51
##4{}=>{c}0.50.51
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##6{}=>{f}0.50.51
##Eclat
##
##parameterspecification:
##tidListssupportminlenmaxlentargetext
##FALSE0.02110frequentitemsetsFALSE
##
##algorithmiccontrol:
##sparsesortverbose
##7-2TRUE
##
##Absoluteminimumsupportcount:
0
##Warningineclat（dat1,parameter=list（support=0.02,maxlen=10））:
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##createitemset...
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##creatingbitmatrix...[5row（s）,2column（s）]done[0.00s].
##writing...[31set（s）]done[0.00s].
##CreatingS4object...done[0.00s].
##Apriori
##
##Parameterspecification:
##confidenceminvalsmaxaremavaloriginalSupportsupportminlenmaxlen
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##targetext
##rulesFALSE
##
##Algorithmiccontrol:
##filtertreeheapmemoptloadsortverbose
##0.1TRUETRUEFALSETRUE2TRUE
##
##Absoluteminimumsupportcount:
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##Warninginapriori（dat1,parameter=list（support=0.01,confidence=0.3））:
Youchoseaverylowabsolutesupportcountof0.Youmightrunoutofmemory!
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##settransactions...[5item（s）,2transaction（s）]done[0.00s].
##sortingandrecodingitems...[5item（s）]done[0.00s].
##creatingtransactiontree...done[0.00s].
##checkingsubsetsofsize12345done[0.00s].
##writing...[80rule（s）]done[0.00s].
##creatingS4object...done[0.00s].
##lhsrhssupportconfidencelift
##1{}=>{a}0.50.51
##2{}=>{d}1.01.01
##3{}=>{e}1.01.01
##4{}=>{g}1.01.01
##5{}=>{c}1.01.01
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##ItemsetsinAntecedent（LHS）
##[1]"{}""{a}""{d}""{e}""{g}"
##[6]"{c}""{a,d}""{a,e}""{d,e}""{a,g}"
##[11]"{d,g}""{a,c}""{c,d}""{e,g}""{c,
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