Alternatywne wykresy reguł

Analiza koszyka zakupowego w R

Christopher Bruffaerts

Statistician

Wizualizacje macierzy grupowanej

Ekstrakcja reguł za pomocą apriori

rules = apriori(data_trx, 
                parameter = list(
                  supp = 1/7,
                  conf = 0.6,
                  minlen = 2)
)

Metoda grupowana

plot(rules, method = "grouped")

grupowany

Wizualizacje macierzy grupowanej

Macierz grupowana z różnymi miarami

plot(rules, 
     method = "grouped",
     measure = "lift",
     shading = "confidence")

grupowany2

Wykresy współrzędnych równoległych

Generowanie reguł i wywołanie wykresu

plot(rules, method = "paracoord")

     lhs              rhs         support  confidence lift  count
[1]  {Bread}          => {Wine}   0.28     0.66       0.93  2    
[2]  {Bread}          => {Butter} 0.42     1          1.16  3    
[3]  {Cheese}         => {Wine}   0.42     0.75       1.05  3    
[4]  {Wine}           => {Cheese} 0.42     0.6        1.05  3    
[5]  {Cheese}         => {Butter} 0.42     0.75       0.87  3    
[6]  {Wine}           => {Butter} 0.57     0.8        0.93  4    
[7]  {Butter}         => {Wine}   0.57     0.66       0.93  4    
[8]  {Bread,Cheese}   => {Wine}   0.14     1          1.4   1    
[9]  {Bread,Cheese}   => {Butter} 0.14     1          1.16  1    
[10] {Bread,Wine}     => {Butter} 0.28     1          1.16  2    
...

Wykres współrzędnych równoległych

współrzędne równoległe

ruleExplorer: szwajcarski scyzoryk

Aplikacja Shiny

ruleExplorer(rules)

Dostępne wykresy:

Tabela danych
Rozrzut
Macierz
Grupowany
Graf

eksplorator reguł Shiny

Więcej o Shiny

Shiny Fundamentals with R

Czas na ruleExplorer!

Analiza koszyka zakupowego w R