R语言实现：apriori算法探索关联规则

本资源是关于使用R语言实现关联规则分析的经典案例，特别是应用了apriori算法。这个过程包括数据导入、数据预处理、频繁项集挖掘以及生成关联规则，并通过可视化工具展示结果。 在数据挖掘领域，关联规则是一种发现项集之间有趣关系的方法，常用于市场篮子分析，即找出顾客购买商品之间的关联性。R语言因其强大的统计分析和图形绘制能力，成为进行此类分析的常用工具。在这个例子中，我们使用了几个R包，包括`Matrix`、`grid`、`arules`和`arulesViz`，它们提供了关联规则挖掘所需的功能。 首先，数据被读入到R环境中，这里使用`read.transactions`函数从CSV文件中加载数据，文件路径为'D:/R//temp.csv'，数据格式设定为'basket'，字段分隔符为逗号，且指定编码为'UTF-8'。数据预处理阶段，我们通过`itemFrequencyPlot`函数生成了两个图表，一个是垂直的频数柱状图，另一个是水平显示的前十个最频繁项的柱状图，这有助于理解数据的分布情况。 接着，使用`eclat`函数进行频繁项集挖掘，参数`support=0.05`定义了支持度阈值，`maxlen=10`限制了项集的最大长度。通过设置支持度，我们可以过滤掉不频繁的项集。之后，将只包含多个项的交易数据保存到新的CSV文件中，便于进一步分析。 接下来，使用`apriori`函数执行关联规则挖掘，设定参数`support=0.006`为支持度阈值，`confidence=0.6`为置信度阈值，`minlen=2`表示寻找至少包含两个项的规则。生成的关联规则也会被保存到CSV文件中。 最后，通过`plot`函数绘制了关联规则的sup/conf/lift关系图，以便直观地理解规则的强度。此图中的颜色和jitter参数用于增强视觉效果。 关联规则分析的核心在于找到满足特定支持度和置信度条件的项集，这些规则可以帮助我们发现数据中的潜在模式，例如在零售业中，可以发现哪些商品经常一起被购买。在这个R脚本中，通过一系列步骤，用户可以学习如何在实际项目中应用apriori算法来发现这些关联规则。