2022 연관분석(R이용_예2)&본문 Titanic data

[storyteller]

2022 연관분석(R이용_예2)&본문 Titanic data

---

연관규칙분석 2 _ 교재 titanic 자료 _수정 2.docx

---

연관규칙 분석(R 이용) titanic 예제.docx

---

> # Titanic 자료(테이블 객체)를 분석용 자료로 변환
 data(Titanic)
 titan.df <- as.data.frame(Titanic)
 head(titan.df)
summary(titan.df)

 titanic

rules.all <- apriori(titanic)

options(digits=3)
inspect(rules.all)

rules.sorted <- sort(rules.all, by="lift")

inspect(sort(rules.all,by = "lift")[1:5]) # lift 가 높은 순으로 정렬해서 1-5위 까지 출력
inspect(sort(rules.all , by = "lift",decreasing = FALSE)[1:5]) # lift 가 낮은 순으로 정렬
inspect(sort(rules.all,by = "support")[1:5])  # 지지도가 높은 순서로 정렬 후 출력

#Step. 연관규칙의 시각화
연관규칙이 많으면 한눈에 연관규칙 전체를 파악하기 어렵다. 이럴 땐 연관규칙을 시각화해 본다. R 에서는 연관규칙에 대한 시각화를 해주는 패키지로 arulesViz 가 있다. 아직 이 패키지를 설치하지 않았으면 다음 명령을 이용하여 설치를 한다.
install.packages("arulesViz")

par(mfrow=c(2,2))
 
library(arulesViz)
#설치가 되었으면 library() 함수를 이용하여 arulesViz 패키지를 적재한 후 plot() 함수를 이용하여 연관규칙에 대한 그래프를 그려본다.
그래프는 연관규칙을 지지도와 신뢰도를 이용하여 산포도를 보여준다. 점의 진하기는 향상도(lift)를 보여준다. #
plot(rules.all, method = "grouped")
plot(rules.all, method = "graph")
 
plot(rules.all, method = "graph", control = list(type = "items"))

---

---

---

---

---

## 연관분석
##  depression DSM5 association rule(keyword-keyword)

---

association_rule_DSM5_onlykey.txt

asso

asso.xls

trans

---

## 연관분석
##  depression DSM5 association rule(keyword-keyword)

install.packages("arules")
library(arules)
rm(list=ls())
setwd("c:/work3")
asso=read.table(file='association_rule_DSM5_onlykey.txt',header=T)
trans=as.matrix(asso,"Transaction")
rules1=apriori(trans,parameter=list(supp=0.01,conf=0.01,target="rules"))
summary(rules1)
rules.sorted=sort(rules1, by="confidence")
inspect(rules.sorted)
rules.sorted=sort(rules1, by="lift")
inspect(rules.sorted)

## 우울증상 DSM5 제한규칙 출력

rule_sub=subset(rules1,subset=rhs%pin% 'DSM1' & confidence>=0.99)
inspect(sort(rule_sub,by="lift"))

## 우울증상 DSM5 제한규칙 출력

rule_sub=subset(rules1,subset=rhs%pin% 'DSM9' & confidence>=0.8)
inspect(sort(rule_sub,by="lift"))

## 우울증상 DSM5 제한규칙 출력

rule_sub=subset(rules1,subset=rhs%pin% 'DSM8' & confidence>=0.15)
inspect(sort(rule_sub,by="lift"))

[storyteller]

titan.df

rules.all <- apriori(titan.df)