Mining Frequent Itemsets with the Eclat Algorithm using R

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

1. #clean the workspace and memory
   
2. rm( list=ls() )
   
3. gc()
   
4. 
   
5. tbl <- read.csv("data/itemsets002.csv", header=FALSE)
   
6. tbl <- as.matrix(tbl)
   
7. colnames(tbl) <- NULL
   
8. itemsets <- t(tbl)
   
9. print(itemsets)
   
10. 
    
11. items <- c(1,2,3,4,5)
    
12. min_sup <- 0.22*nrow(itemsets)
    
13. 
    
14. f <- NULL
    
15. ff <- NULL
    
16. testEclat <- function(data,base_items,MIN_SUP){
    
17.         print(data)
    
18.         p <- GetFrequentTidSets(data,base_items,MIN_SUP)
    
19.         print(p)
    
20.         Eclat(p,f,MIN_SUP,length(base_items))
    
21.         return(f)
    
22. }
    
23. 
    
24. GetFrequentTidSets <- function(data,base_items,MIN_SUP){
    
25.         tidsets <- NULL
    
26.         data <- cbind(data,apply(data,1,sum))
    
27.         items <- diag(length(base_items))
    
28.         for(idx in seq(nrow(data))){
    
29.                 tidsets <- rbind(tidsets,c(items[idx,],data[idx,]))       
    
30.         }
    
31.         tidsets <- tidsets[tidsets[,ncol(tidsets)]>MIN_SUP,-ncol(tidsets)]
    
32.         return(tidsets)
    
33. }
    
34. 
    
35. Eclat <- function(p,f,MIN_SUP,parameter=NULL){
    
36.         len <- nrow(p)
    
37.         for(idx in seq(len)){
    
38.                 a <- p[idx,]
    
39.                 AddFrequentItemset(f,a)
    
40.                 pa <- NULL
    
41.                 jdx <- idx + 1
    
42.                 while(idx<jdx && jdx<=len){
    
43.                         b <- p[jdx,]
    
44.                         ab <- MergeTidSets(a,b,parameter)
    
45.                         if(GetSupport(ab,parameter)>=MIN_SUP){
    
46.                                 pa <- rbind(pa,ab)
    
47.                         }
    
48.                         jdx <- jdx + 1
    
49.                 }
    
50.                 rownames(pa) <- NULL
    
51.                 if(!IsEmptyTidSets(pa)){
    
52.                         #print(pa)
    
53.                         Eclat(pa,f,MIN_SUP,parameter)
    
54.                 }
    
55.         }
    
56. }
    
57. 
    
58. IsEmptyTidSets <- function(pa){
    
59.         if(length(pa)>0)return(FALSE)
    
60.         return(TRUE)
    
61. }
    
62. 
    
63. MergeTidSets <- function(a,b,parameter=NULL){
    
64.         len4i <- parameter
    
65.         len4t <- length(a)
    
66.         return(c(ifelse(a[1:len4i]+b[1:len4i],1,0),a[(len4i+1):len4t]*b[(len4i+1):len4t]))
    
67. }
    
68. 
    
69. AddFrequentItemset <- function(f,p){
    
70.         ff <<- rbind(ff,p)
    
71. }
    
72. 
    
73. GetSupport <- function(ab,parameter=NULL){
    
74.         len4i <- parameter
    
75.         len4t <- length(ab)
    
76.         return(sum(ab[(len4i+1):len4t]))
    
77. }
    
78. 
    
79. testEclat(itemsets,items,min_sup)
    
80. rownames(ff) <- NULL
    
81. print(ff)

复制代码

• Learning Data Mining with R
• Bater Makhabel
• Published 2015-01-31
  

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Algorithm FREQUENT items Using item

1. > #clean the workspace and memory
   
2. > rm( list=ls() )
   
3. > gc()
   
4.          used (Mb) gc trigger  (Mb) max used  (Mb)
   
5. Ncells 302204 16.2     597831  32.0   597831  32.0
   
6. Vcells 543603  4.2   22487081 171.6 43286117 330.3
   
7. >
   
8. > tbl <- read.csv("data/itemsets002.csv", header=FALSE)
   
9. > tbl <- as.matrix(tbl)
   
10. > colnames(tbl) <- NULL
    
11. > itemsets <- t(tbl)
    
12. > print(itemsets)
    
13.      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
    
14. [1,]    1    0    0    1    1    0    1    1    1
    
15. [2,]    1    1    1    1    0    1    0    1    1
    
16. [3,]    0    0    1    0    1    1    1    1    1
    
17. [4,]    0    1    0    1    0    0    0    0    0
    
18. [5,]    1    0    0    0    0    0    0    1    0
    
19. >
    
20. > items <- c(1,2,3,4,5)
    
21. > min_sup <- 0.22*nrow(itemsets)
    
22. >
    
23. > f <- NULL
    
24. > ff <- NULL
    
25. > testEclat <- function(data,base_items,MIN_SUP){
    
26. +         print(data)
    
27. +         p <- GetFrequentTidSets(data,base_items,MIN_SUP)
    
28. +         print(p)
    
29. +         Eclat(p,f,MIN_SUP,length(base_items))
    
30. +         return(f)
    
31. + }
    
32. >
    
33. > GetFrequentTidSets <- function(data,base_items,MIN_SUP){
    
34. +         tidsets <- NULL
    
35. +         data <- cbind(data,apply(data,1,sum))
    
36. +         items <- diag(length(base_items))
    
37. +         for(idx in seq(nrow(data))){
    
38. +                 tidsets <- rbind(tidsets,c(items[idx,],data[idx,]))       
    
39. +         }
    
40. +         tidsets <- tidsets[tidsets[,ncol(tidsets)]>MIN_SUP,-ncol(tidsets)]
    
41. +         return(tidsets)
    
42. + }
    
43. >
    
44. > Eclat <- function(p,f,MIN_SUP,parameter=NULL){
    
45. +         len <- nrow(p)
    
46. +         for(idx in seq(len)){
    
47. +                 a <- p[idx,]
    
48. +                 AddFrequentItemset(f,a)
    
49. +                 pa <- NULL
    
50. +                 jdx <- idx + 1
    
51. +                 while(idx<jdx && jdx<=len){
    
52. +                         b <- p[jdx,]
    
53. +                         ab <- MergeTidSets(a,b,parameter)
    
54. +                         if(GetSupport(ab,parameter)>=MIN_SUP){
    
55. +                                 pa <- rbind(pa,ab)
    
56. +                         }
    
57. +                         jdx <- jdx + 1
    
58. +                 }
    
59. +                 rownames(pa) <- NULL
    
60. +                 if(!IsEmptyTidSets(pa)){
    
61. +                         #print(pa)
    
62. +                         Eclat(pa,f,MIN_SUP,parameter)
    
63. +                 }
    
64. +         }
    
65. + }
    
66. >
    
67. > IsEmptyTidSets <- function(pa){
    
68. +         if(length(pa)>0)return(FALSE)
    
69. +         return(TRUE)
    
70. + }
    
71. >
    
72. > MergeTidSets <- function(a,b,parameter=NULL){
    
73. +         len4i <- parameter
    
74. +         len4t <- length(a)
    
75. +         return(c(ifelse(a[1:len4i]+b[1:len4i],1,0),a[(len4i+1):len4t]*b[(len4i+1):len4t]))
    
76. + }
    
77. >
    
78. > AddFrequentItemset <- function(f,p){
    
79. +         ff <<- rbind(ff,p)
    
80. + }
    
81. >
    
82. > GetSupport <- function(ab,parameter=NULL){
    
83. +         len4i <- parameter
    
84. +         len4t <- length(ab)
    
85. +         return(sum(ab[(len4i+1):len4t]))
    
86. + }
    
87. >
    
88. > testEclat(itemsets,items,min_sup)
    
89.      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
    
90. [1,]    1    0    0    1    1    0    1    1    1
    
91. [2,]    1    1    1    1    0    1    0    1    1
    
92. [3,]    0    0    1    0    1    1    1    1    1
    
93. [4,]    0    1    0    1    0    0    0    0    0
    
94. [5,]    1    0    0    0    0    0    0    1    0
    
95.      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
    
96. [1,]    1    0    0    0    0    1    0    0    1     1     0     1     1     1
    
97. [2,]    0    1    0    0    0    1    1    1    1     0     1     0     1     1
    
98. [3,]    0    0    1    0    0    0    0    1    0     1     1     1     1     1
    
99. [4,]    0    0    0    1    0    0    1    0    1     0     0     0     0     0
    
100. [5,]    0    0    0    0    1    1    0    0    0     0     0     0     1     0
     
101. NULL
     
102. > rownames(ff) <- NULL
     
103. > print(ff)
     
104.       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
     
105. [1,]    1    0    0    0    0    1    0    0    1     1     0     1     1     1
     
106. [2,]    1    1    0    0    0    1    0    0    1     0     0     0     1     1
     
107. [3,]    1    1    1    0    0    0    0    0    0     0     0     0     1     1
     
108. [4,]    1    1    0    0    1    1    0    0    0     0     0     0     1     0
     
109. [5,]    1    0    1    0    0    0    0    0    0     1     0     1     1     1
     
110. [6,]    1    0    0    0    1    1    0    0    0     0     0     0     1     0
     
111. [7,]    0    1    0    0    0    1    1    1    1     0     1     0     1     1
     
112. [8,]    0    1    1    0    0    0    0    1    0     0     1     0     1     1
     
113. [9,]    0    1    0    1    0    0    1    0    1     0     0     0     0     0
     
114. [10,]    0    1    0    0    1    1    0    0    0     0     0     0     1     0
     
115. [11,]    0    0    1    0    0    0    0    1    0     1     1     1     1     1
     
116. [12,]    0    0    0    1    0    0    1    0    1     0     0     0     0     0
     
117. [13,]    0    0    0    0    1    1    0    0    0     0     0     0     1     0
     
118. >

复制代码

support