R语言APRIORI模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍

您所在的位置:网站首页 apriori算法的优缺点怎么测试 R语言APRIORI模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍

R语言APRIORI模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍

2023-06-01 20:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

paste("Tr",c(1:ncol(adf3)), sep

查看每个药品的出现频率

uencPlot(dat1, support = 0.3, cex.names=0.8)

可以看到每个药品出现的频率,从而判断哪些药品的支持度较高

得到频繁规则挖掘

查看求得的频繁项集

根据支持度对求得的频繁项集排序并查看 关联规则挖掘

apriori(dat

设置支持度为0.01,置信度为0.3

summary(rules)#查看规则

查看部分规则

inspect(rules)

查看置信度、支持度和提升度

quality(head(rules))

绘制不同规则图形来表示支持度,置信度和提升度

通过该图 可以看到 规则前项和规则后项分别有哪些药品 以及每个药品的支持度大小,支持度越大则圆圈越大。

点击标题查阅往期内容

R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律

左右滑动查看更多

01

02

03

04

从该图可以看到支持度和置信度的关系,置信度越高提升度也越高

从该图可以看到支持度和置信度的关系,提升度越高置信度也越高

从上图可以看到 不同药品之间的关联关系 图中的点越大说明该药品的支持度越高,颜色越深说明该药品的提升度越高。

查看最高置信度样本规则

rules 0.3 & support>0.2 & lift>=1) #得到有价值规则子集

对有价值的x集合进行数据可视化

点击文末 “阅读原文”

获取全文完整代码数据资料。

本文选自《R语言APRIORI模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍可视化》。

点击标题查阅往期内容

用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行关联规则分析

PYTHON在线零售数据关联规则挖掘APRIORI算法数据可视化

R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化

R语言关联挖掘实例(购物篮分析)

python关联规则学习:FP-Growth算法对药品进行“菜篮子”分析

基于R的FP树fp growth 关联数据挖掘技术在煤矿隐患管理

python关联规则学习:FP-Growth算法对药品进行“菜篮子”分析

通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘

Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析

R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律

在R语言中轻松创建关联网络

python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

用R语言制作交互式图表和地图

如何用r语言制作交互可视化报告图表K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较

KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

PYTHON实现谱聚类算法和改变聚类簇数结果可视化比较

有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据

r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化

Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较

R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口

R语言聚类有效性:确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析

R语言复杂网络分析:聚类(社区检测)和可视化

R语言中的划分聚类模型

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

r语言聚类分析:k-means和层次聚类

SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析

用R语言进行网站评论文本挖掘聚类

基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析

R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

R语言聚类算法的应用实例返回搜狐,查看更多



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3