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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：R-Apriori 算法：
关联规则学习基础理论
1 引言
1.1 关联规则学习的重要性
关联规则学习是数据挖掘领域中一种重要的技术，主要用于发现数据集中
的频繁项集和关联规则。在商业、医疗、社会学等多个领域，关联规则学习能
够帮助我们理解不同事件之间的潜在联系，从而做出更明智的决策。例如，在
零售业中，通过分析顾客的购买行为，商家可以发现哪些商品经常一起被购买，
进而优化商品布局，设计更有效的促销策略。
1.2 R-Apriori 算法在市场篮子分析中的应用
市场篮子分析是关联规则学习的一个典型应用场景，它主要关注的是顾客
在一次购物中购买的商品组合。R-Apriori 算法是使用 R 语言实现 Apriori 算法的
一种方式，Apriori 算法是关联规则学习中最常用的算法之一，它通过迭代的方
式找出所有频繁项集，进而生成关联规则。
1.2.1 示例：使用 R-Apriori 算法进行市场篮子分析
首先，我们需要安装并加载 arules 包，这是 R 中用于关联规则挖掘的包。
#
安装
arules
包
install.packages("arules")
#
加载
arules
包
library(arules)
接下来，我们创建一个简单的交易数据集，模拟顾客的购物篮。
#
创建交易数据集
transactions <- data.frame(
T1 = c(1, 0, 1, 0, 1),
T2 = c(1, 1, 0, 1, 0),
T3 = c(0, 1, 1, 1, 1),
T4 = c(1, 0, 1, 0, 0),
T5 = c(0, 1, 0, 1, 1),
T6 = c(1, 1, 1, 0, 1),
T7 = c(0, 0, 1, 1, 0),
T8 = c(1, 1, 0, 1, 0),
T9 = c(0, 1, 1, 0, 1),
T10 = c(1, 0, 1, 1, 1)
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