R语言Apriori

在R语言中，可以使用arules包中的apriori函数来实现Apriori算法来挖掘频繁项集和关联规则。该函数的定义为apriori(data, parameter=NULL, appearance=NULL, control=NULL)。其中，data是输入的数据集，parameter用于设置参数，appearance用于设置项集的出现形式，control用于设置算法的控制参数。

Apriori算法是一种基于两阶段频集思想的递推算法，它通过组合满足最小支持度的项集来形成更大的集合。根据Apriori定律1，如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的；根据Apriori定律2，如果某个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。

因此，在R语言中使用Apriori算法可以帮助我们挖掘出频繁项集和关联规则。使用arules包中的apriori函数，我们可以根据数据集和设定的参数来进行频繁项集和关联规则的挖掘。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [r语言实现关联分析--关联规则挖掘（Apriori算法） （r语言预测学习笔记）](https://blog.csdn.net/weixin_45178611/article/details/107881690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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