APRIORI实例

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。下面做探索性事例：

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#########################APRIORI ALGORITHM#######################################

################################################################################

library(DBI)

library(ROracle)

library(arules)

drv=dbDriver('Oracle')

##and gxsj>=trunc(sysdate,'yyyy')

#conn=dbConnect(drv,'zjzhzx','zjzhzx_2016','10.118.1.1:1521/orcl')

conn=dbConnect(drv,'acci_tz','acci_tz','192.111.1.1:1521/jgyw')

#############################基础数据获取#########################################

dataQuery<-dbSendQuery(conn,"with temp as (

                       select t.tq,t.njd,t.dlaqsx,t.lmzk,t.lbqk,t.lmjg,d.nl,d.jl,t.sglx  from  dw_acd_file t, dw_acd_filehuman d

                       where t.sgbh=d.sgbh   and lh=10104

                       and t.tq is not null 

                       and   t.njd is not null 

                       and t.dlaqsx is not null

                       and t.lmzk is not null 

                       and t.lbqk is not null

                       and t.lmjg is not null

                       and d.nl is not null

                       and d.jl is not null 

                       and t.sglx is not null

)

select t1.dmsm1 tq,t2.dmsm1 njd,t3.dmsm1 dlaqsx

, t4.dmsm1 lmzk,t5.dmsm1 lbqk,t6.dmsm1 lmjg

,t7.dmsm1 nl,t8.dmsm1 jl,t9.dmsm1 sglx

from temp t 

join dw_dim_tq t1 on t.tq=t1.dmz

join dw_dim_njd t2 on t.njd=t2.dmz

join dw_dim_dlaqsx t3 on t.dlaqsx=t3.dmz

join dw_dim_lmzk t4 on t.lmzk=t4.dmz

join dw_dim_lbqk t5 on t.lbqk=t5.dmz

join dw_dim_lmjg t6 on t.lmjg=t6.dmz

join dw_dim_nl t7 on t.nl=t7.dmz

join dw_dim_jl t8 on t.jl=t8.dmz   

join dw_dim_sglx t9 on t.sglx=t9.dmz")

dataBasic<-fetch(dataQuery)

################################需要把元素啊转换为factor##############################



dataBasic$TQ <- as.factor(dataBasic$TQ)

dataBasic$NJD <- as.factor(dataBasic$NJD) 

dataBasic$DLAQSX <- as.factor(dataBasic$DLAQSX)

dataBasic$LMZK <- as.factor(dataBasic$LMZK)

dataBasic$LBQK <- as.factor(dataBasic$LBQK)

dataBasic$LMJG <- as.factor(dataBasic$LMJG)

dataBasic$NL <- as.factor(dataBasic$NL)

dataBasic$JL <- as.factor(dataBasic$JL)

dataBasic$SGLX <- as.factor(dataBasic$SGLX)

##############################修改列名，便于展现######################################

colnames(dataBasic)<-c('天气','能见度','道路安全属性','路面状况','路表情况','路面结构','年龄','驾龄','事故类型')

#dataBasic <- as.data.frame(as.factor(dataBasic$TQ))

######################求频繁项集#####################################################

frequentSets <- eclat(dataBasic,parameter = list(support=0.05,maxlen=6))

#察看求得的频繁项集

inspect(frequentSets[1:10])

#根据支持度对求得的频繁项集排序并察看（等价于inspect(sort(frequentsets)[1:10]）

inspect(sort(frequentSets,by="support")[1:10])

####################求关联规则########################################################

rules <- apriori(dataBasic,parameter = list(support=0.01,confidence=0.01))

##################察看求得的关联规则之摘要###############################################

summary(rules)

########对规则进行过滤#################################################################

###############lhs是关联规则的左侧，rhs是关联规则的右侧。####################################

######support,confidence,lift三列分别是支持度，信任度和提升度####################################

##############求所需要的关联规则子集#####################################################

x <- subset(rules,subset=rhs%in%"事故类型=死亡事故")

################根据支持度对求得的关联规则子集排序并察看####################################

val<-inspect(sort(x,by="confidence")[1:20])

inspect(x)

################数据提取并入库#########################################################

vx<-as.matrix(val$lhs)

vy<-as.matrix(val$rhs)

supportx<-as.matrix(val$support)

confidencey<-as.matrix(val$confidence)

resultVal<-cbind(vx,vy,supportx,confidencey)

colnames(resultVal)<-c('ITEMX','ITEMY','SUPPORTX','CONFIDENCEY')

RESULTV<-as.data.frame(resultVal)

dbRemoveTable(conn,'ACD_FACT_APRIOR')

dbWriteTable(conn,'ACD_FACT_APRIOR',RESULTV,row.names = F, append = TRUE)

结果：

结果不是很理想（中间缺少相关性分析以及需要剔除正常的数据量较大属性）（个人见解）。

华青莲日常点滴，方便自己，成长他人！！！