如何在 CSV 文件上使用 ARules 包？

Question

我有以下示例数据

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 15:59:31,1,1,1,1,0

我已将其作为数据对象导入到 R 中。

我想使用 arules 库来分析这个。

但到目前为止，我只能执行以下代码：

require(arules)
data(package="arules")
data(Groceries)
Groceries
summary(Groceries)
itemFrequencyPlot(Groceries,topN=20,type="absolute")
rules <- apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.0001, conf = 0.8))

我不明白为什么这些函数对我的数据对象不起作用。

我的问题

能否解释一下如何让这些函数处理我的 CSV 数据？我认为这只是使用正确的函数正确格式化它的问题，但我不确定该怎么做。

Answer 1

你可以做到

MyData <- read.csv(text="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 15:59:31,1,1,1,1,0")
require(arules)
trans <- as(MyData[,-1]>0, "transactions") 
rules <- apriori(trans, parameter = list(supp = 0.0001, conf = 0.8))

如何在 CSV 文件上使用 ARules 包？

How to use ARules package on a CSV file?

r

csv

machine-learning

arules

我的问题