Arules包详解 包基本信息 发布日期:2014-12-07 题目:挖掘关联规则和频繁项集 描述:提供了一个表达.处理.分析事务数据和模式(频繁项集合关联规则)的基本框架. URL:http://R-Forge.R-project.org/projects/arules/,http://lyle.smu.edu/IDA/arules/ 依赖包: Matrix包 建议学习包:pmml, XML, arulesViz, testthat 作者(牛牛们):Michael Hahsler [aut,

apriori(arules) apriori()所属R语言包:arules                                         Mining Associations with Apriori                                          矿业协会的Apriori                                          译者:生物统计家园网 机器人LoveR 描述----------Description

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法.是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法.关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为"购物蓝分析"很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) ## Warning: package 'recommenderlab' was built under R version 3.2.4 ## Loading required package: Matrix ## Loading required package: registry ## Loading required package: arules ## ## Attach

Apriori: 其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值. Apriori算法广泛应用于商业中,应用于消费市场价格分析中,它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响.通过数据挖掘,市场商人可以瞄准目标客户,采用个人股票行市.最新信息.特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段,从而极大地减少广告预算和增

关联规则code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-contai

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur

频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining): 频繁项集挖掘是通常是大规模数据分析的第一步,多年以来它都是数据挖掘领域的活跃研究主题.建议用户参考维基百科的association rule learning 了解更多信息.MLlib支持了一个并行的FP-growth,FP-growth是很受欢迎的频繁项集挖掘算法.   FP-growth: FP-growth算法在论文Han et al., Mining frequent patterns without candidate

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

PART 1 PART 1 传统回归模型的困难 1.为什么一定是线性的?或某种非线性模型? 2.过分依赖于分析者的经验 3.对于非连续的离散数据难以处理 网格方法 <Science>上的文章<Detecting Novel Associations in Large Data Sets> 方法概要:用网格判断数据的集中程度,集中程度意味着是否有关联关系 方法具有一般性,即无论数据是怎样分布的,不限于特点的关联函数类型,此判断方法都是有效 方法具有等效性,计算的熵值和噪音的程度有关,

提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则.篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析: 常见的关联规则: 关联规则:牛奶=>卵子[支撑=2%,置信度=60%] 支持度:分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 最小支持度阈值和最小置信度阈值:由挖掘者或领域专家设定. 与关联分析相关的专业术语包含: 项

在用R语言做关联规则分析之前,我们先了解下关联规则的相关定义和解释. 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系,是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测. 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组,第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则. 接下来,我们了解下关联规则的两个主要参数:支持度和置信度. 用简化的方式来理解这两个指标,支持度是两个关联物品同时出现的概率,而置信度是当一物品出现,则另一个物品也出现的概率. 假如有一条规则:牛肉

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle MongoDB pymongo RMongo, rmongodb ODBC pyodbc RODBC IO类 类别 Python R excel xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) c

R分析空间数据(Spatial Data) R机器学习包(Machine Learning) R多元统计包(Multivariate Statistics) R药物(代谢)动力学数据分析包 R计算计量经济学包(Computational Econometrics)  R机器学习包(Machine Learning) Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/