몇 백만 행의 거래 시장 바구니 데이터에 대한 선호도 분석을 신속하게 수행하려고합니다. 지금까지했던 어떤 : 이 이 RevoScaleR 시작하기 구름에 스파크 & 하둡의 상단에 R 서버 (푸른 HDInsight) HDFS에 로드 데이터를 생성 그러나 나는 마지막 단계에서 멈추었습니다. 필자가 이해하는 한, RevoScaleR에서 제공하지 않는 기능을 사용하
"arules"패키지를 사용하여 연결 규칙에 다음 코드를 사용하려고했습니다. 데이터 링크 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult) library(Matrix)
library(arules)
adult<-read.table("adult.data.txt", sep = ",")
colnames(adult)<- c("
은 내가 R. 에서 데이터 객체로이 가져온 Timestamp,Col1,Col2,Col3,Col4,Col5
2/11/2016 22:59:24,1,1,1,0,0
2/12/2016 14:43:01,0,0,0,0,0
2/12/2016 15:19:37,1,1,1,1,0
2/13/2016 17:33:38,1,1,1,0,1
2/14/2016 15:59:31,1
에서 지원하는 패턴 찾기 (여기의 기본 zaki 데이터 집합을 사용하자). 데이터 세트에서 빈번한 서브 시퀀스를 찾으려면 SPADE (cspade 함수)를 사용합니다. library(arulesSequences)
data(zaki)
frequent_sequences <- cspade(zaki, parameter=list(support=0.5))
자,
내 제품에 대한 연관성을 분석하려고합니다. 내 R 코드는 다음과 같습니다 어떤 방법이 존재 :이 코드는 잘 실행하지만 같이되지 않은 단체가 일부 제품을 받고 있어요 library(arules)
library(arulesViz)
library(igraph)
library(iplots)
data <- read.transactions('file', se
저는 초보자이며 모든 도움을 주시면 감사하겠습니다. 나는 어떤 데이터를 가지고 있는데, 나는 그것을 제거하고, 중복 된 것들을 제거한다. 이제는이 데이터를 CSV 파일에 저장했습니다. 주요 문제는 트랜잭션으로 변환 할 수 없다는 것입니다. 나는 목록으로 만 변환 할 수 있지만 트랜잭션으로는 변환 할 수 없다. Please let me know how I c
나는 arules 패키지와 apriori 알고리즘을 사용하여 트랜잭션 그룹에 대한 몇 가지 규칙을 만들었습니다. 이제 규칙이 생겼으므로 R 또는 SQL Server 2008 R2에서 구현하는 방법이 궁금합니다. 아무도 경험이 있습니까? 패키지가 PMML 파일을 작성할 수 있지만이 파일을 SQL로 변환하는 방법의 예는 찾을 수 없습니다. 또한 패키지에는 예측
목표는 R 패키지 arules에 의해 생성 된 규칙을 사용하여 각 트랜잭션의 topic을 예측하는 것입니다 (각 트랜잭션은 1 개의 주제를가집니다). 각 트랜잭션은 문서. 훈련을 trans.train (규칙을 만드는 데 사용)으로 설정하고 trans.test ("주제"를 예측하고 싶음)으로 설정합니다. 나는 또한 이러한 예측을 테스트 할 수 있기를 원합니다
arules의 apriori 알고리즘을 사용하여 비교적 작은 트랜잭션 목록에서 자주 항목 집합 목록을 생성했습니다. 또한이 항목 집합 각각에 대해 리프트를 계산했습니다. itemsets <- apriori(data=TransMat, parameter=list(supp=0.1, maxlen=4, target="frequent itemsets"))
qual