(R) 연관규칙(Apriori) 활용하기 1 - 업종별 연관성

 

 

building.csv

0.00MB

 

 

# 데이터 로드 
build <- read.csv("c:/data/building.csv" , header = T)
 
# 결측치를 0으로 채움
build[is.na(build)] <- 0  
head(build)
 
# x 컬럼 삭제
build <- build[-1]
 
# arules 패키지 설치
# install.packages("arules")
library(arules) 
 
# 연관규칙 모델 생성
trans <- as.matrix(build , "Transaction")
rules1 <- apriori(trans , parameter = list(supp=0.2 , conf = 0.6 , target = "rules"))
rules1 
 
# 연관규칙 확인
inspect(sort(rules1))
 
# 신뢰도 0.7이상인 것만 추출
rules2 <- subset(rules1 , subset = lhs %pin% '보습학원' & confidence > 0.7)
inspect(sort(rules2)) 
 
rules3 <- subset(rules1 , subset = rhs %pin% '편의점' & confidence > 0.7)
inspect(sort(rules3)) 
 
# 시각화
# install.packages("sna")
# install.packages("rgl")
library(sna)
library(rgl)
 
# 희소행렬로 만듦
b2 <- t(as.matrix(build)) %*% as.matrix(build)
# 대각성분을 0으로 만듦
b2.w <- b2 - diag(diag(b2))
 
#rownames(b2.w) 
#colnames(b2.w) 
 
gplot(b2.w , displaylabel=T , vertex.cex=sqrt(diag(b2)) , vertex.col = "green" , edge.col="blue" , boxed.labels=F , arrowhead.cex = .3 , label.pos = 3 , edge.lwd = b2.w*2) 
 

 

 

학원은 카페, 은행과 연관되어 있음을 확인