Association Analysis in R

※ Association Analysis in R (연관분석)

■ 연관분석 패키지

• arules : 연관분석 패키지
• arulesViz : 연관분석 시각화용 패키지

■ 연관분석

□ transactions 형식의 data

• apriori()를 사용하기 위해 data를 transactions 형식으로 변환

> as(data, "transactions")

□ 시각화

• 함수

  itemFrequencyPlot()

• parameter
  • data : transactions 형식의 data
  • topN : 상위 몇 개의 data를 출력할 것인지
  • type : item Frequency 타입 (“absolute” / “relative”)

> itemFrequencyPlot(data, topN = 10, type = "absolute")
> itemFrequencyPlot(data, topN = 10, type = "relative")

□ 규칙 생성

• apriori()를 사용하여 연관규칙 생성
• 함수

  apriori(data, parameter = NULL, …)

• parameter
  • data : transactions 형식으로 변환된 데이터
  • supp : 지지도
  • conf : 신뢰도
  • maxlen : 연관 규칙의 최대 길이
  • target : “rules” / …

> apriori(data, parameter = list(supp=0.1, conf=0.6, maxlen=2, target = "rules"))

■ 결과 해석

• 함수

  inspect()

• parameter
  • data : apriori()를 통해 생성된 data
  • by : (“support” / “confidence” / “lift”)
  • decreasing : T/F

> rules <- apriori(data, parameter = list(supp=0.1, conf=0.6, maxlen=2, target = "rules"))

# 상위 6개의 지지도별
> rules_supp <- sort(rules, by = "support", decreasing = T)
> inspect(rules_supp)

# 상위 6개의 신뢰도별
> rules_conf <- sort(rules, by = "confidence", decreasing = T)
> inspect(rules_conf)

# 상위 6개의 향상도별
> rules_lift <- sort(rules, by = "lift", decreasing = T)
> inspect(rules_lift)

# 특정 아이템이 있는 규칙
> rules_ABC <- subset(rules, items %in% ("ABC"))
> inspect(rules_ABC)

• lhs : 선행 item
• rhs : 규칙의 결과, 앞의 item이 발생했을 때 연관되는 item
• support : 지지도 / lhs와 rhs가 동시에 발생하는 확률
• confidence : 신뢰도 / lhs가 발생하는 경우, rhs가 발생할 조건부 확률
• coverage : lhs 와 rhs 중 어느 하나라도 포함되는 전체 거래의 비율
• lift : 향상도 / 1보다 큰 경우 양의 상관
• count : 해당 규칙이 몇 번 발생했는지