對資料menu_orders.txt檔案資料進行關聯分析

　　（1）使支援度為0.4、頻繁項集元素個數大於等於2,檢視關聯規則數量的變化，輸出與a相關的規則

#匯入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )

setwd('D:\\data') 
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")   

#設定頻繁項集元素個數大於等於2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u
 
<-Gary[GarySize>1]
#檢視部分規則
inspect(Gary_u)  

#支援度0.4,置信度0.5,輸出與a相關的規則
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))  

#輸出與a相關的規則
Gary_u=subset(Gary_u,items%pin%c("a"))    #
 
求所需要的關聯規則子集
#檢視部分規則
inspect(Gary_u) 

　　（2）過濾掉lhs為空的規則

#匯入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )

setwd('D:\\data') 
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")   

#設定頻繁項集元素個數大於等於2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u<-Gary[GarySize>1]
 
#檢視部分規則
inspect(Gary_u)  

#支援度0.4,置信度0.5,過濾掉lhs為空的規則
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5,minlen=2))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))  


#檢視部分規則
inspect(Gary_u)

　　（3）過濾掉提升度小於1的規則

#匯入arules包
install.packages("arules")
library ( arules )

setwd('D:\\data') 
Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",")   

#設定頻繁項集元素個數大於等於2
GarySize<-size(Gary)
Gary_u<-Gary[GarySize>1]
#檢視部分規則
inspect(Gary_u)  

#支援度0.4,置信度0.5
Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5))
#Gary_u=apriori(Gary_u,parameter=list(support=0.4,confidence=0.5),appearance=list(rhs=c("a"),default="lhs"))  

#過濾掉提升度小於1的規則。
Gary_u<- subset(Gary_u,lift > 1)
#檢視部分規則
inspect(Gary_u) 

　　（4）繪製支援度、置信度和提升度的關係圖

（後續補上。。。）

　　（5）繪製出關聯規則圖

（後續補上。。。）