Apriori не работает должным образом с набором данных 0 и 1

Question

У меня есть фрейм данных, который выглядит следующим образом:

   Cus T C B
1:  C1 0 1 1
2:  C2 0 1 0
3:  C3 0 1 0
4:  C4 0 1 0
5:  C5 0 1 0
6:  C6 0 1 1

Когда я использую apriori на этом точном фрейме данных, он выдает результаты, подобные

    lhs    rhs                           support confidence lift  count
[1] {}  => {c=0}                       0.8360112  0.8360112    1 616223
[2] {}  => {t=0}                       0.8765905  0.8765905    1 646134
[3] {}  => {a=0}                       0.8953804  0.8953804    1 659984
[4] {}  => {b=0}                       0.9103811  0.9103811    1 671041
[5] {}  => {d=0}                       0.9441812  0.9441812    1 695955

Я пытался преобразовать этот фрейм данных втранзакции bb, а затем исключая результаты с нулевым значением, используя

excluded <- grep("=0", itemLabels(bb), value = TRUE)
rules = apriori(bb, appearance = list(none = excluded))

, который оставляет выходные данные только с 0 правилами.

Как получить некоторые полезные результаты, которые имеют только значение признака = 1 в выводе apriori?

Answer 1

Я думаю, что вы хотите сделать логические столбцы T, B и C с помощью

data$T <- as.logical(data$T)
data$B <- as.logical(data$B)
data$C <- as.logical(data$C)

, а затем преобразовать в transactions.