吴乃成教授团队开发的SER的R包解析及使用
时间: 2024-03-24 17:39:20 浏览: 12
SER包是由吴乃成教授团队开发的一款R语言包,用于执行序列数据的频繁性模式挖掘(SPM)和序列分类(SC)任务。该包提供了多种算法和技术,包括Apriori、GSP、PrefixSpan、SPADE、SPAM、SPMF、CS-Miner、PSP、SPAMC、GFSM、CM-SPADE、CM-SPAM等。
使用SER包的前提是需要安装R语言环境,并且掌握R语言的基本操作和语法。安装SER包可以通过以下命令:
```
install.packages("SER")
```
安装完成后,可以通过以下命令加载SER包:
```
library(SER)
```
下面以SPM任务为例,介绍SER包的使用方法:
1. 准备数据
可以使用SER包自带的示例数据,命令如下:
```
data("zaki")
```
也可以自己准备数据,数据格式为每行代表一个序列,序列中的元素用逗号隔开。
2. 序列模式挖掘
使用cspade函数执行序列模式挖掘,命令如下:
```
result <- cspade(zaki, parameter=list(support=0.4))
```
其中,zaki为数据,0.4为支持度阈值,可以根据实际情况进行调整。
执行完毕后,可以通过summary函数查看挖掘结果:
```
summary(result)
```
3. 可视化结果
使用plot函数可视化挖掘结果,命令如下:
```
plot(result)
```
4. 序列分类
使用scode函数执行序列分类,命令如下:
```
result <- scode(zaki, classvec, parameter=list(support=0.4))
```
其中,zaki为数据,classvec为类别向量,0.4为支持度阈值,可以根据实际情况进行调整。
执行完毕后,可以通过summary函数查看分类结果:
```
summary(result)
```
5. 可视化结果
使用plot函数可视化分类结果,命令如下:
```
plot(result)
```
需要注意的是,SER包的使用需要对序列数据有一定的了解,同时需要理解序列模式挖掘和序列分类的相关算法和技术。