在Ｒ中 如何运用Apriori 算法寻找最小支持度与最小置信度

在R语言中，可以使用`arules`包来应用Apriori算法寻找最小支持度和最小置信度。以下是一般的步骤：

1. 首先，你需要安装并加载`arules`库：

   install.packages("arules")
   library(arules)

2. 准备交易数据，通常是一个包含商品ID的矩阵或数据框，其中行代表购物篮，列代表商品。例如，你可以创建一个这样的数据集：

   transactions <- read.transactions(text = "bread milk diaper eggs", format = "basket", sep = ", ")

3. 使用`apriori()`函数执行Apriori算法。在这个函数里，`transactions`是输入数据，`support`参数控制最小支持度，`confidence`参数设置最小置信度。例如，查找支持度大于0.6并且置信度大于0.7的关联规则：

   rule_set <- apriori(transactions, parameter = list(support = 0.6, confidence = 0.7))

4. 接下来，你可以查看生成的规则集合：

   inspect(rule_set)

5. 若要进一步筛选出更具体的规则，可以使用`sort()`函数按置信度降序排列规则：

   sorted_rules <- sort(rule_set, by = "confidence", decreasing = TRUE)

记得调整支持度和置信度的阈值以适应你的具体需求。在运行这些命令之前，请确认你的数据已经按照交易顺序进行了编码。