Apriori算法R语言实践
数据集
采用arules包中的Adult数据集。
Adult数据集属于事务型数据集。
第一步：加载实现Apriori算法的R包
library(arules)
data('Adult')
第二步：利用Apriori算法构建关联规则模型
rules.Apriori<-apriori(Adult,parameter =list(support=0.4,confidence=0.7), appearance=list(rhs=c('race=White', 'sex=Male'), default='lhs'))
第三步：利用提升度对规则排序，获取前top-5项
rules.sorted<-sort(rules.Apriori,by='lift')
top5.rules<-head(rules.sorted, 5)
as(top5.rules,'data.frame')
Apriori算法原理
1 Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集。
参考文献
本文转载自http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=26290960&cid=10
