我使用Arules在R中运行Aprori算法 . 我有大量的数据要挖掘，如果可能的话我不想使用样本 . 我真的只需要查看与非常常销售的商品相关的规则 .
我现在使用的代码是：
basket_rules < - apriori（data，parameter = list（sup = 0.7，conf = 0.2，target =“rules”，list（minlen = 4，maxlen = 7））
我只想要低支持的规则，但由于我的数据的大小和性质，我不能低于.7是否有可能返回一系列支持以节省内存 .
例如：list（sup <= . 05和> = . 0001）
非常感谢在运行Aprori时限制内存使用的任何其他想法 .
1 回答
支持的性质（向下关闭）不允许您仅在特定范围内有效地生成具有支持的项目集/规则 . 您必须首先创建所有频繁项目集，然后在
arules中的R实现中进行过滤 . 可能存在FP增长或类似算法的实现，这些算法对于您的问题更具内存效率 .解决此问题的另一种方法是更仔细地查看数据 . 也许你有几个项目出现在许多交易中 . 这些项目可能对您不感兴趣，您可以在挖掘规则之前删除它们 .