本节书摘来自异步社区《数据科学：R语言实战》一书中的第1章，第1.3节，作者 【美】Dan Toomey（丹·图米），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.3　关联规则

关联规则说明了两个数据集之间的关联。此规则常用于购物篮分析。一组事务中的每个事务（购物袋）可能包含多个不同项目，那么如何能够让产品销售有关联呢？常见关联如下所示。

• 支持度：这是事务同时包含A和B的百分比。
• 置信度：这是事物已经包含A的情况下包含B的百分比（规则正确）。
• 提升度：这是置信度与包含B情况下百分比的比率。请注意：若提升度为

1，则A和B是独立的。

关联的挖掘在关联规则中，R中广泛使用的工具是apriori。

1．用法

可调用apriori规则的程序库，如下所示：

apriori(data, parameter = NULL, appearance = NULL, control = NULL)

下表对apriori程序库的不同参数进行了说明。

2．示例

需要加载apriori规则的程序库，如下所示：

> install.packages("arules")> library(arules)

加载购物篮数据：

> data <- read.csv("http://www.salemmarafi.com/wp-content/uploads/2014/03/groceries.csv")

然后，我们可以从数据中生成规则：

> rules <- apriori(data)parameter specification:confidenceminvalsmaxaremavaloriginalSupport support minlenmaxlentarget        0.8     0.1     1 none FALSE        TRUE       0.1     110  rules    ext  FALSEalgorithmic control:  filter tree heap memopt load sort verbose     0.1 TRUE TRUE  FALSE TRUE  2   TRUEapriori - find association rules with the apriori algorithmversion 4.21 (2004.05.09)    (c) 1996-2004      Christian Borgeltset item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].set transactions ...[655 item(s), 15295 transaction(s)] done [0.00s].sorting and recoding items ... [3 item(s)] done [0.00s].creating transaction tree ... done [0.00s].checking subsets of size 1 2 3 done [0.00s].writing ... [5 rule(s)] done [0.00s].creating S4 object ...  done [0.00s].

在结果中有若干个突出的点：

正如从显示中所见，我们使用默认设置（置信度为0.8等）。

我们发现三个项目中有15295个事务（从655个全部可用项目中选取）。我们生成了五个规则。我们可以对已生成的规则进行检查，如下所示：

> rulesset of 5 rules> inspect(rules)lhsrhs              support confidence              lift1 {semi.finished.bread=}    => {margarine=}         0.2278522 12.5012262 {semi.finished.bread=}    => {ready.soups=}       0.2278522 11.8613853 {margarine=}              => {ready.soups=}       0.3998039 11.8613854 {semi.finished.bread=,   margarine=}              => {ready.soups=}       0.2278522 11.8613855 {semi.finished.bread=,   ready.soups=}            => {margarine=}         0.2278522 12.501226

为了方便阅读，对代码的格式做了微调整。

仔细观察这些规则，发现在市场上购买面包、汤及人造黄油之间确实存在关系，至少在市场收集数据的时候是这样。

如果我们改变了计算中使用的参数（阈值），就会得到一组不同的规则。例如，核实下列代码：

> rules <- apriori(data, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8))

此代码生成了500多个规则，但是这些规则的含义值得质疑，原因在于，目前规则的置信度为0.001。