R中的Apriori算法，不是否定规则

Question

我有一个大型二进制数据集，我希望在其中运行 R 中的先验算法。问题在于算法正在制定所有 0 的规则，而我只想查看 1 . 例如获取这些规则：

        lhs                                                        rhs     support   confidence lift      count
[1]    {SPA=0,SPD=0,SPE=0,SPF=1,SPJ=0}                         => {SPC=0} 0.2036065 0.9866727  1.0174854  6515
[2]    {SPA=0,SPD=0,SPE=0,SPF=1}                               => {SPC=0} 0.2163885 0.9864653  1.0172715  6924
[3]    {SPA=0,SPD=0,SPF=1,SPJ=0}                               => {SPC=0} 0.2070754 0.9852788  1.0160479  6626

有谁知道如何只查找变量为 1 而不是 0 的规则？谢谢！

Answer 1

您可以使用 apriori 的 appearance 参数来控制它。由于您不提供数据，我将以内置的 Adult 数据为例，但我认为您需要在先验语句中添加 appearance=list(rhs = "SPC=1")。

例子

我将只生成 rhs 为 native-country=United-States 的规则

rules <- apriori(Adult, 
    parameter = list(supp = 0.4, conf = 0.6, 
        minlen=2, target = "rules"),
    appearance=list(rhs = "native-country=United-States")
)

inspect(rhs(rules[1:5]))
    items                         
[1] {native-country=United-States}
[2] {native-country=United-States}
[3] {native-country=United-States}
[4] {native-country=United-States}
[5] {native-country=United-States}

加法

我还以为你只想在 rhs 上设置 SPC=1。根据您的评论，我现在认为您想要生成根本不包含 XYZ=0 项的规则。您也可以使用 appearance 获取此信息。首先确定 XYZ=0 的可能项目，然后使用外观排除这些。我不知道你的变量叫什么，所以我叫交易TransactionData

## identify items to exclude
excluded <- grep("=0", itemLabels(TransactionData), value = TRUE)

然后将此添加到您的 apriori 声明中。

appearance=list(none = excluded)

Answer 2

解决此问题的最简单方法是在创建交易之前使矩阵符合逻辑。对于矩阵 m，您可以执行以下操作：

storage.mode(m) <- "logical"
trans <- as(m, transactions)

R中的Apriori算法，不是否定规则

Apriori algorithm in R, not negative rules

algorithm

r

associations

apriori

例子

加法