多个连续变量之间的关联规则

Question

我有一个很大的数据集，我正在尝试挖掘变量之间的关联规则。

我的问题是，我有160个变量，其中我必须寻找关联规则，我也有超过1800项集。

此外，我的变量是连续变量。对于关联规则的挖掘，我通常采用的是先验算法，但众所周知，这种算法需要使用分类变量。

有人对我在这种情况下可以使用哪种算法有任何建议吗？

“我的数据集”的一个受限示例如下：

ID_Order   Model     ordered quantity
A.1        typeX     20
A.1        typeZ     10
A.1        typeY     5
B.2        typeX     16
B.2        typeW     12
C.3        typeZ     1
D.4        typeX     8
D.4        typeG     4
...

我的目标是挖掘关联规则和不同产品之间的关联，也许使用R中的神经网络算法，有人对如何解决这个问题有什么建议吗？

提前感谢

Answer 1

您可以像这样从数据集中创建事务：

library(dplyr)

此函数用于获取每个ID_Order的事务。

concat <- function(x) {
  return(list(as.character(x)))

}

df组采用ID_Order和级联法。pull()返回列表中的级联Model。

a_list <- df %>% 
  group_by(ID_Order) %>% 
  summarise(concat = concat(Model)) %>%
  pull(concat)

将名称设置为ID_Order：

names(a_list) <- unique(df$ID_Order)

然后您可以使用包arules。

获取transactions类的对象：

transactions <- as(a_list, "transactions")

提取规则。您可以在supp和conf resp中设置最小的支持和最小的信任。

rules <- apriori(transactions, 
                 parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.5, target = "rules"))

要检查规则，请使用：

inspect(rules)

这就是你得到的

     lhs              rhs     support confidence lift      count
[1]  {}            => {typeZ} 0.50    0.50       1.0000000 2    
[2]  {}            => {typeX} 0.75    0.75       1.0000000 3    
[3]  {typeW}       => {typeX} 0.25    1.00       1.3333333 1    
[4]  {typeG}       => {typeX} 0.25    1.00       1.3333333 1    
[5]  {typeY}       => {typeZ} 0.25    1.00       2.0000000 1    
[6]  {typeZ}       => {typeY} 0.25    0.50       2.0000000 1    
[7]  {typeY}       => {typeX} 0.25    1.00       1.3333333 1    
[8]  {typeZ}       => {typeX} 0.25    0.50       0.6666667 1    
[9]  {typeY,typeZ} => {typeX} 0.25    1.00       1.3333333 1    
[10] {typeX,typeY} => {typeZ} 0.25    1.00       2.0000000 1    
[11] {typeX,typeZ} => {typeY} 0.25    1.00       4.0000000 1

Answer 2

来自? transactions的示例部分

## example 4: creating transactions from a data.frame with 
## transaction IDs and items (by converting it into a list of transactions first) 
a_df3 <- data.frame(
  TID = c(1,1,2,2,2,3), 
  item=c("a","b","a","b","c","b")
  )
a_df3
trans4 <- as(split(a_df3[,"item"], a_df3[,"TID"]), "transactions")
trans4
inspect(trans4)