market-basket-analysis

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のHy、 I欲しい"頻出アイテム" import org.apache.spark.mllib.fpm.AssociationRules import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth.FreqItemset val freqItemsets = transactions .flatMap(xs => (xs.combinations

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Rでaprioriを実行しても、ルールには影響しません。

私は自分のデータセットでaprioriを実行しようとしていますが、ルールはありません。ここに私が見るものがあります。 > rules <- apriori(mydata, parameter = list(supp=.01)) Apriori Parameter specification: confidence minval smax arem aval originalSupport

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生のデータから市場バスケット分析を作成して実行する

私は、多くのアイテムとその売上データを1週間に巻かれた量と量で表示したデータセットを持っています。私は、2人の間にある程度の相関関係があることを理解したいと思っています。ある項目の売上が他の売り上げに影響を与えるかどうかは、肯定的または否定的な効果の点でそれにアクセスしようとしています。週間ベースでは上記のデータから、私はパラメータの上記セットでマーケットバスケットデータの形式にこのデータを変換す

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市場バスケット分析のためにRでデータを並べ替える

データはcsv形式で入手できます。データ形式は次のとおりです。対応する列 Receipt_no Product A1 Apple A1 Banana A1 Orange A2 Pineapple A2 Jackfruit A3 Cola A3 Tea 内の1つの列内の番号領収書と製品で、私は、カンマで区切られた1行の領収書番号と製品名である A1 , Apple, Banana

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フリーテキストをクリーンアップしてトランザクションデータセットに変換する最も良い方法

私は、フリーズテキストを含んでいるアンケート情報を持っています。これを、トランザクションデータセットに入れて、Rulesパッケージで実行してください。今、テキストはこのように見えます。 id | Answers 1 | John thinks that the product is not worth the price 2 | Amy believes that the functiona

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各行は、単一のトランザクションで購入されたアイテムを示す場合、私は品目フォーマット citrus fruit,semi-finished,bread,margarine tropical fruit,yogurt,coffee,milk yogurt,cream,cheese,meat spreads etc で分離トランザクション（バスケット）データカンマました。 Read.CSV演算

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連想ルール分析またはマーケットバスケット分析をゼロから実装する方法は？

連載分析（マーケット・バスケット分析かもしれない）を私のシステムに組み込むための最初のステップを理解するために何度も記事を調べました。彼らはアルゴリズムの実装に深く関わっていますが、データを最初に格納する方法については誰も話しませんでした。誰かが私に始めることができるスタート・ポインタや記事のリンクを私に与えることができたら本当に感謝します。まず、私が実装したいのは、ユーザーのクリックを追跡し