arulesの離散化データの準備

Question

離散化の処理に適用されるデータセットがあり、そのデータセットをarulesパッケージを使用するトランザクションに強制したいと考えています。 CLUST_Kデータセットから

CLUST_K <- structure(list(LONGITUDE = c(118.5, 118.5, 118.5, 118.5, 118.5, 
        118.5), LATITUDE = c(-11.5, -11.5, -11.5, -11.5, -11.5, -11.5 
        ), DATE_START = structure(c(1419897600, 1419984000, 1420070400, 
        1420156800, 1420243200, 1420329600), class = c("POSIXct", "POSIXt" 
        )), DATE_END = structure(c(1420502400, 1420588800, 1420675200, 
        1420761600, 1420848000, 1420934400), class = c("POSIXct", "POSIXt" 
        )), FLAG = c(2, 1, 2, 2, 2, 2), SURFSKINTEMP = c(13L, 1L, 16L, 
        16L, 7L, 13L), SURFAIRTEMP = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), TOTH2OVAP = c(5L, 
        17L, 17L, 17L, 17L, 17L), TOTO3 = c(16L, 16L, 16L, 10L, 7L, 7L 
        ), TOTCO = c(12L, 12L, 8L, 4L, 12L, 12L), TOTCH4 = c(13L, 14L, 
        6L, 6L, 11L, 7L), OLR_ARIS = c(10L, 4L, 4L, 7L, 5L, 10L), CLROLR_ARIS = c(10L, 
        4L, 4L, 7L, 5L, 10L), OLR_NOAA = c(10L, 10L, 10L, 10L, 7L, 9L 
        ), MODIS_LST = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("LONGITUDE", 
        "LATITUDE", "DATE_START", "DATE_END", "FLAG", "SURFSKINTEMP", 
        "SURFAIRTEMP", "TOTH2OVAP", "TOTO3", "TOTCO", "TOTCH4", "OLR_ARIS", 
        "CLROLR_ARIS", "OLR_NOAA", "MODIS_LST"), row.names = c(NA, 6L 
        ), class = "data.frame")  

は、データ・セットの第5列に

LONGITUDE LATITUDE DATE_START DATE_END FLAG SURFSKINTEMP SURFAIRTEMP TOTH2OVAP TOTO3 TOTCO TOTCH4 OLR_ARIS CLROLR_ARIS OLR_NOAA MODIS_LST 
1  118.5 -11.5 2014-12-30 2015-01-06 2   13   6   5 16 12  13  10   10  10   1 
2  118.5 -11.5 2014-12-31 2015-01-07 1   1   6  17 16 12  14  4   4  10   1 
3  118.5 -11.5 2015-01-01 2015-01-08 2   16   6  17 16  8  6  4   4  10   1 
4  118.5 -11.5 2015-01-02 2015-01-09 2   16   6  17 10  4  6  7   7  10   1 
5  118.5 -11.5 2015-01-03 2015-01-10 2   7   6  17  7 12  11  5   5  7   1 
6  118.5 -11.5 2015-01-04 2015-01-11 2   13   6  17  7 12  7  10   10  9   1 

最初の列はトランザクション情報であることを確認することができ、そしてカラム15の列6は、トランザクションがあり、かつ離散化処理に適用される。

私は取引

CLUST_K_R <- CLUST_K[,6:15] 
CLUST_K_R_T <- as(CLUST_K_R,"transactions") 
Error in asMethod(object) : 
    column(s) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 not logical or a factor. Discretize the columns first. 

に設定されたデータを強制しようとするが、私は、データ・セットがすでに

私は分割を使用する場合、それはまた

> s1 <- split(CLUST_K$SURFSKINTEMP, CLUST_K$SURFAIRTEMP,CLUST_K$TOTH2OVAP, CLUST_K$TOTO3) 
> Tr <- as(s1,"transactions") 
Warning message: 
In asMethod(object) : removing duplicated items in transactions 
> Tr 
transactions in sparse format with 
1 transactions (rows) and 
4 items (columns) 

権利はないと思われるが進む離散化するために適用されています

残っている取引は1件だけですが、私の場合は6件の取引になります。

Answer 1

既にデータを（クラスタリングによって）離散化しているため、データが公称値（因子）でエンコードされていることを確認する必要があります。

for(i in 1:ncol(CLUST_K_R)) CLUST_K_R[[i]] <- as.factor(CLUST_K_R[[i]]) 
CLUST_K_R_T <- as(CLUST_K_R,"transactions") 

summary(CLUST_K_R_T) 

transactions as itemMatrix in sparse format with 
6 rows (elements/itemsets/transactions) and 
30 columns (items) and a density of 0.3333333 

most frequent items: 
SURFAIRTEMP=6 MODIS_LST=1 TOTH2OVAP=17  TOTCO=12 OLR_NOAA=10  (Other) 
      6    6    5    4    4   35 

element (itemset/transaction) length distribution: 
sizes 
10 
6 

    Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
    10  10  10  10  10  10 

includes extended item information - examples: 
      labels variables levels 
1 SURFSKINTEMP=1 SURFSKINTEMP  1 
2 SURFSKINTEMP=7 SURFSKINTEMP  7 
3 SURFSKINTEMP=13 SURFSKINTEMP  13 

includes extended transaction information - examples: 
    transactionID 
1    1 
2    2 
3    3