36. R 연관분석 연습문제

01. tranExam.csv 파일을 대상으로 중복된 트랜잭션 없이 1~2컬럼만 single 형식으로 트랜잭션 객체를 생성하시오.
(파일경로 : tranExam.csv)

단계1 : 트랜잭션 객체 생성 및 확인
단계2 : 각 item별로 빈도수 확인
단계3 : 파라미터(supp=0.3, conf=0.1)를 이용하여 규칙(rule) 생성 
단계4 : 연관규칙 결과 보기

 

setwd("C:/ITWILL/2_Rwork/data")

 

 

단계1 : 트랜잭션 객체 생성 및 확인

library(arules)
tranExam <- read.transactions("tranExam.csv", format="single", 
                              sep=",", cols=c(1,2), rm.duplicates=T)

단계2 : 각 item별로 빈도수 확인 : summary() 함수 이용 

summary(tranExam)

5 rows (elements/itemsets/transactions) and : 거래수 
4 columns (items) and a density of 0.6 : 상품수 

most frequent items:
  1       2       3      4 (Other) 
 4       3       3      2       0
inspect(tranExam)
 

단계3 : 파라미터(supp=0.3, conf=0.1)를 이용하여 규칙(rule) 생성 

rules = apriori(tranExam, parameter = list(supp=0.3, conf=0.1)) 
rules # set of 12 rules

단계4 : 연관규칙 결과 보기 : inspect() 함수 이용 

inspect(rules)

 

02. Adult 데이터셋을 대상으로 다음 단계별로 연관분석을 수행하시오.

단계1: 최소 support=0.5, 최소 confidence=0.9를 지정하여 연관규칙 생성

data(Adult)
library(arulesViz)
rules = apriori(Adult, parameter = list(supp=0.5, conf=0.9)) # 52 rule(s)

단계2: 수행한 결과를 lift 기준으로 정렬하여 상위 10개 규칙 확인

inspect(head(sort(rules, by='lift'), 10))

단계3: 연관분석 결과를  LHS와 RHS의 빈도수로 시각화 

plot(rules, method="grouped")

단계4: 연관분석 결과를 연관어 네트워크 형태로 시각화

plot(rules, method="graph")

단계5: 연관어 중심 단어 해설
후행사건(rhs) : capital-loss=None, captial-gain=None
선행사건(lhs) : race=White, workclass=Private, sex=Male 등 

 

 

03. Adult 데이터셋을 대상으로 다음 단계별로 연관분석을 수행하시오.

단계1 : support=0.3, confidence=0.95가 되도록 연관규칙 생성

rules = apriori(Adult, parameter = list(supp=0.3, conf=0.95)) # 124 rule(s)

단계2 : 왼쪽 item이 백인(White)인 규칙만 서브셋으로 작성하고, 시각화

white = subset(rules, lhs %in% 'race=White')
white # set of 46 rules 
plot(white, method='graph')

단계3 : 왼쪽 item이 백인이거나 미국인을 대상으로 서브셋을 작성하고, 시각화

white_usa = subset(rules, lhs %in% c('race=White', 'native-country=United-States'))
white_usa # set of 76 rules 
plot(white_usa, method='graph')

단계4 : 오른쪽 item에서 'Husband' 단어를 포함한 규칙을 서브셋으로 작성하고, 시각화

husband = subset(rules, rhs %pin% 'Husband')
husband # set of 12 rules 
plot(husband, method='graph')