数据挖掘——序列

数据挖掘技术一般用于检测数据中的序列或模式。本章中,我们将试图使数据遵循一种模式,在此模式中,一个或一系列事件可以通过一致的方式预测另一个数据点。

本文描述了在数据集中查找模式的不同方法:

  • 查找模式
  • 在数据中查找模式
  • 约束条件

我们可以在很多较大的数据集中查找模式。这涵盖了很多区域,比如混合人口的变化、使用手机的频率、高速公路质量衰退、年龄因素造成的事故等。不过我们能明确地感受到,有很多模式和序列正等待我们去发现。

我们可以通过使用R编程中的一些工具找到这些模式。大多数模式因约束条件而在一定程度上受到限制,如序列的有用时间。

1 模式

我们来回顾一下确定数据中模式的方法:

模 型 类 别

模型如何工作

eclat

此模型用于项集模式检测,其中购物车最为常见

arules

此模型确定数据集中的项目共现

apriori

此模型学习数据集中的关联规则

TraMineR

这是一个用于挖掘序列的R功能包

1.1 Eclat

Eclat算法用于频繁项集的挖掘。这种情况下,我们寻找行为相似的模式,与之相对的是寻找不规则模式(与处理其他数据挖掘的方法类似)。

Algorithm通过数据中的交集来估算同时频繁出现事件候选项(如购物车项目)的支持度。然后通过对频繁候选项进行测试来证实数据集中的模式。

1.用法

在R编程中使用Eclat就是使用arules功能包中的eclat函数。使用Eclat算法的R编程遵循了此处提出的约定:

> eclat(data,
  parameter = NULL,
  control = NULL)

下表对eclat函数的不同参数进行了说明:

参  数

描  述

data

待分析的数据矩阵

parameter

ECParameter或列表的对象

control

ECControl或列表的对象

常见的ECParameter如下所示:

参  数

描  述

support

此参数界定了一个项集的最小支持度(默认值为0.1)

minlen

此参数包含了一个项集的最小容量(默认值为1)

maxlen

此参数包含了一个项集的最大容量(默认值为10)

target

此参数界定了待挖掘关联项集的类型:
● 频繁项集
● 最频繁项集
● 频繁闭项集

ECControl常见值如下所示:

参  数

描  述

sort

此参数为下列数值之一:
● 1代表升序
● -1代表降序
● 0代表未分类
● 2代表升序
● -2代表事务容量和的降序

verbose

此参数显示进度信息

调用eclat函数返回数据中出现的频繁项集。

Eclat的实施包括成年人数据集。成年人数据集包括人口统计局数据中约50000行的数据。

2.使用eclat找到成年人行为的相似点

使用下列代码找到成年人行为的相似点:

> library("arules")
> data("Adult")
> dim(Adult)
[1] 48842  115
> summary(Adult)
transactions as itemMatrix in sparse format with
  48842 rows (elements/itemsets/transactions) and
  115 columns (items) and a density of 0.1089939
most frequent items:
capital-loss=None                capital-gain=None
46560                            44807
native-country=United-States race=White
43832                           41762
workclass=Private              (Other)
33906                           401333

element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
    9     10        11         12              13
   19     971     2067     15623         30162

   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max
  9.00         100     13.00     153     13.00     13.00

includes extended item information - examples:
               labels variables        levels
1            age=Young             age        Young
2     age=Middle-aged         age Middle-aged
3          age=Senior             age       Senior

includes extended transaction information - examples:
   transactionID
1                 1
2                 2
3                 3

检查最终结果时,我们会注意到以下细节:

  • 摘要共48842行,115列。
  • 已列出常见项目:白种人。
  • 有很多描述符,如age=Young。

3.查找数据集中的频繁项目

处理数据集时,通过下列代码挖掘出现的频繁项集:

> data("Adult")
> itemsets <- eclat(Adult)
parameter specification:
  tidLists support minlenmaxlen         target     ext
      FALSE         0.1         1     10 frequent itemsets FALSE
algorithmic control:
sparse sort verbose
      7   -2     TRUE
eclat - find frequent item sets with the eclat algorithm
version 6 (2004.08.16)     (c) 2002-2004     Christian Borgelt
createitemset ...
set transactions ...[115 item(s), 48842 transaction(s)] done [0.03s].
sorting and recoding items ... [31 item(s)] done [0.00s].
creating bit matrix ... [31 row(s), 48842 column(s)] done [0.02s].
writing ...     [2616 set(s)] done [0.00s].
Creating S4 object ...     done [0.00s].

默认值已发现2616个频繁集合。如果我们寻找前五个集合,将会看到下列输出数据:

> itemsets.sorted <- sort(itemsets)
> itemsets.sorted[1:5]
  items                                    support
1 {capital-loss=None}                 0.9532779
2 {capital-gain=None}                 0.9173867
3 {native-country=United-States}    0.8974243
4 {capital-gain=None,
   capital-loss=None}                 0.8706646
5 {race=White}                         0.8550428

以下是对之前输出数据的研究所得:

  • 普查数据中的大多数人未要求资本损失或资本利得(这种财政税收事件并非正常状态)。
  • 大多数人来自美国。
  • 大多数是白种人。

4.集中于最高频率的示例

为了进一步证实数据,我们可以将范围缩减至数据集中出现的最高频率(可以通过调节minlen参数直至处理完一项集合来实现操作):

> itemsets <- eclat(Adult, parameter=list(minlen=9))
> inspect(itemsets)
  items                                     support
1 {age=Middle-aged,
   workclass=Private,
   marital-status=Married-civ-spouse,
   relationship=Husband,
   race=White,
   sex=Male,
   capital-gain=None,
   capital-loss=None,
   native-country=United-States}         0.1056673

按照预期,由一位美国本土且拥有工作的已婚男士填写普查数据表格。

1.2 arulesNBMiner

在R中,arulesNBMiner是一个功能包,用于寻找一个集合中两个或两个以上项目的共现。底层模型,即负二项式模型,允许高度偏态次数分配,否则会很难确定最小项集容量。我们在正被挖掘的较大数据集中寻找频繁数据集。当确定使用arulesNBMiner时,您应该看到一些迹象:项目集频率正出现在数据子集合中。

1.用法

将arulesNBMiner作为功能包进行操作,并且必须将此功能包安装于您的R编程环境中。可以通过使用任意数据集来学习如何使用模型/函数中包含的工具,如下所示:

> results <-NBMiner(data, parameter, control = NULL)

下表对NBMiner函数的不同参数进行了说明:

参  数

描  述

data

待分析的数据矩阵

parameter

参数列表(自动转换为NBMinerParameters的对象)

control

使用的控制列表(自动转换为NBMinerControl的对象),目前仅verbose和调试逻辑可用

NBMinerParameters是用于调用NBMiner的参数块,其架构如下所示:

NBMinerParameters(data, trim = 0.01, pi = 0.99,
  theta = 0.5, minlen = 1, maxlen = 5, rules = FALSE,
  plot = FALSE, verbose = FALSE, getdata = FALSE)

NBMinerParameters的数值如下所示:

参  数

描  述

data

事务

trim

从数据频率分布尾数修剪的分数

pi

精度阈值π

theta

剪枝参数θ

续表

参  数

描  述

minlen

项集中所发现项目的最小数(默认值为1)

maxlen

项集中所发现项目的最大数(默认值为5)

rules

包含了布尔值,用于确定是否挖掘NB精确规则而非NB频繁项集

plot

包含了布尔值,用于确定是否为模型绘图

verbose

verbose输出参数,用于估算程序

getdata

用于获取研究及估算的计数

功能包中的Agrawal数据可以直接使用。注意:Agrawal数据是为集中事务通过特别合成而生成的。代码如下所示:

> data(Agrawal)
> summary(Agrawal.db)

transactions as itemMatrix in sparse format with
 20000 rows (elements/itemsets/transactions) and
 1000 columns (items) and a density of 0.00997795

most frequent items:
item540 item155 item803 item741 item399 (Other)
    1848    1477     1332     1295     1264  192343
element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
   1     2       3         4       5         6      7        8     9     10      11       12    13
  15    88     204       413     737  1233 1802  2217 2452 2444 2304 1858 1492
  14   15      16        17      18        19     20       21    22     23      24       25
1072  706     431   233     138        83     46       19    10      1       1        1

    Min.     1st Qu.     Median     Mean 3rd Qu.        Max.
   1.000     8.000     10.000     9.978  1000     25.000

includes extended item information - examples:
   labels
1 item1
2 item2
3 item3

includes extended transaction information - examples:
   transactionID
1         trans1
2         trans2
3         trans3
> summary(Agrawal.pat)
set of 2000 itemsets

most frequent items:
item399 item475 item756 item594 item293 (Other)
      29         29          29           28      26        3960
element (itemset/transaction) length distribution:sizes
  1      2      3       4      5     6
702     733     385     134     34     12
  Min. 1st Qu.     Median     Mean 3rd Qu.     Max.
  1.00    1.00     00   05    3.00     6.00

summary of quality measures:
pWeightspCorrupts
Min.:100e-08     Min. :0.0000
 1st Qu.:1.426e-04     1st Qu.    :0.2885
 Median :3.431e-04     Median     :0.5129
 Mean     :5.000e-04     Mean     :0.5061
 3rd Qu.:6.861e-04     3rd Qu.    :0.7232
 Max.     :3.898e-03     Max.     :1.0000

includes transaction ID lists: FALSE

以下是对之前输出数据的研究所得:

  • 共20000行,1000列。
  • 所有纵列都用项目399、项目475等命名。
  • 2000个子集在少数例子中具有偏态(如容量1有702、容量2有733等)。

2.为频繁集挖掘Agrawal数据

如果以Agrawal数据为例,可以得到下列输出数据:

> mynbparameters <- NBMinerParameters(Agrawal.db)
> mynbminer <- NBMiner(Agrawal.db, parameter = mynbparameters)
> summary(mynbminer)
set of 3332 itemsets

most frequent items:
item540 item615 item258 item594 item293 (Other)
     69        57       55       50       46        6813

element (itemset/transaction) length distribution:sizes
    1     2      3       4    5
1000  1287  725  259  61

    Min. 1st Qu.     Median     Mean 3rd Qu.     Max.
 1.000     1.000     000     128 3.000     5.000

summary of quality measures:
    precision
Min.:0.9901
1st Qu.    :1.0000
Median    :1.0000
Mean    :0.9997
3rd Qu.    :1.0000
Max.    :1.0000

以下是对之前输出数据的研究所得:

  • 项目近乎均匀分布。
  • 项集长度1或2有较大偏斜。

1.3 Apriori

Apriori是可以帮助了解关联规则的分类算法。与事务的实施方式相对。这种算法尝试找到数据集中常见的子集合,必须满足最小阈值以便核实关联。

Apriori的支持度和置信度概念十分有趣。Apriori方法会从您的数据集中返回有趣的关联,如当出现Y时,会返回X。支持度是包含X和Y的事务的百分比。置信度是同时包含X和Y的事务的百分比。支持度的默认值为10,置信度的默认值为80。

1.用法

apriori方法的使用规则如下所示:

apriori(data, parameter = NULL, appearance = NULL, control = NULL)

下表对apriori函数的不同参数进行了说明:

参  数

描  述

data

这是所需的数据集

parameter

这是用于控制处理方式的参数列表。支持度的默认值为0.1,置信度默认值为0.8,maxlen默认值为10

appearance

控制了所用的数据值

control

控制了算法,特别是分类的效能

2.评估购物篮中的关联

我们正寻找食品超市中典型购物篮内购买的项目之间的关联。为此,我们将按下列步骤进行操作。

(1)下载下列arules功能包:

> install.packages("arules")
> library(arules)

(2)下载事务,即比利时杂货店数据:

> tr <- read.transactions("http://fimi.ua.ac.be/data/retail.dat",
format="basket")

(3)大概了解数据:

>summary(tr)

transactions as itemMatrix in sparse format with 
 88162 rows (elements/itemsets/transactions) and 
 16470 colunsis (items) and a density of 0.0006257289

most frequent items:
      39        48        38        32        41     (Other)
  50675     42135     15596     15167     14945     770058

element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11    12    13
3016    5516    6919    7210    6814    6163    5746    5143    4660    4086    3751    3285    2866
14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25    26
2620    2310    2115    1874    1645    1469    1290    1205    981    887    819    684    586
27    28    29    30    31    32    33    34    35    36    37    38    39
582    472    480    355    310    303    272    234    194    136    153    123    115
40    41    42    43    44    45    46    47    48    49    50    51    52
112    76    66    71    60    50    44    37    37    33    22    24    21
53    54    55    56    57    58    59    60    61    62    63    64    65
21    10    11    10    9    11    4    9    7    4    5    2    2
66    67    68    71    73    74    76                        
5    3    3    1    1    1    1                        

   Min. 1st Qu.  Median  Mean  3rd  QU.   Max.
   1.00    4.00     8.00  10.31  14.00     76.00

includes extended item information - examples: 
   labels 
1        0
2        1
3        10

以下是对之前输出数据的研究所得:

-    共88162个购物篮,对应16470个项目。
-    成对项目很受欢迎(项目39有50675个)。

(4)一起看一下最频繁的项目:

> itemFrequencyPlot(tr, support=0.1)

我们可以再次看到少数频率比平常频率更高的项目。

(5)现在,为合适的关联构建一些规则:

> rules <- apriori(tr, parameter=list(supp=0.5,conf=0.5))

parameter specification:
confidenceminvalsmaxaremavaloriginalSupport support minlen
          0.5     0.1        1 none FALSE                  TRUE      0.5   1
maxlen target ext
     10  rules FALSE

algorithmic control:
 filter tree heap memopt load sort verbose
0.1 TRUE TRUE FALSE TRUE     2     TRUE

apriori - find association rules with the apriori algorithm
version 4.21 (2004.05.09)     (c) 1996-2004     Christian Borgelt
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[16470 item(s), 88162 transaction(s)] done
[0.13s].
sorting and recoding items ... [1 item(s)] done [0.01s].
creating transaction tree ... done [0.02s].
checking subsets of size 1 done [0.00s].
writing ... [1 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object     ... done [0.01s].

(6)然后用一条规则作为结束。规则摘要如下:

> summary(rules)

set of 1 rules

rule length distribution (lhs + rhs):sizes
1
1
   Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
      1        1        1     1       1     1

summary of quality measures:
    support           confidence     lift
Min.:0.5748     Min. :    0.5748 Min. :1
1st Qu.    :0.5748   1st Qu. :0.5748     1st Qu.    :1
Median     :0.5748       Median  :0.5748     Median     :1
Mean     :0.5748       Mean    :0.5748     Mean     :1
3rd Qu.    :0.5748   3rd Qu.:0.5748        3rd Qu.    :l
Max.     :0.5748   Max.    :0.5748      Max.     :1

mining info:
datantransactions support confidence
   tr          88162       0.5           0.5

规则的支持度有力,置信度较低。

(7)具体规则:

>inspect(rules)
lhsrhs support confidence lift
1{}    => {39} 0.5747941    0.5747941    1

正如我们猜想的那样,大多数人将项目39放入购物篮。

(8)我们可以寻找更多与规则相关的信息,以便全面了解其产生的影响。

>interestMeasure(rules, c("support", "chiSquare", "confidence", 
"conviction", "cosine", "leverage", "lift", "oddsRatio"), tr)
             sapply(method, FUN = function(m) interestMeasure(x, m, 
transactions, reuse, ...)) 
support                    0.5747941
chiSquareNaN
confidence                0.5747941
conviction                1.0000000
cosine                    0.7581518
leverage                0.0000000
lift                    1.0000000
oddsRatioNaN

一条派生规则将这些措施的置信度展现得非常全面。

1.4 用TraMineR确定序列

TraMineR功能包用于挖掘序列,并将其可视化,其思想是发现序列。可以将序列分布、序列频率及湍流等绘图的图解设备构建到功能包中。此外,还有一些自然出现的项目,其中的数据有重复的序列,如在一些社会科学场地,数据会自然地循环项目。

通过此文件,我将带您大概了解TraMineR,以便生成一系列用于发现序列的工具。在挖掘操作中选择何种工具取决于您自己。

您可以同时使用TraMineR功能包及一对内置数据集:

数 据 集

描  述

actcal

此数据集包含了2000年以来每月活动单个的状态符号

biofam

此数据集包含了15岁至30岁期间单个的家庭生活状态

mvad

此数据集包含了每月活动单个的状态数据

1.用法

seqdef函数用于确定数据中出现的序列:

seqdef(data, var=NULL, informat="STS", stsep=NULL,
  alphabet=NULL, states=NULL, id=NULL, weights=NULL,
  start=1, left=NA, right="DEL", gaps=NA,
  missing=NA, void="%", nr="*", cnames=NULL,
  xtstep=1, cpal=NULL, missing.color="darkgrey",
  labels=NULL, ...)

下表对seqdef函数的不同参数进行了说明:

参  数

描  述

data

矩阵

var

会有一个纵列列表,其中包含序列或代表所有纵列都存在的“NULL”

informat

包含了原始数据的格式,可以是下列格式中的任意一种:
 STS
 SPS
 SPELL

stsep

分隔符

alphabet

所有可能状态的列表

states

包含了短时状态的标记

2.确定训练和职业中的序列

在这一示例中,我们将看到人们生活中从训练到工作的进程中时间的序列。我们期望看到从失业未经训练的状态至经过训练并最终成为全职员工的进程。        

TraMineR功能包中的一些函数有助于序列分析。我们使用seqdef来创建数据对象,以便其他函数也可以使用。可以用其他方法设置或保留参数,如下所示:

seqdef(data, var=NULL, informat="STS", stsep=NULL,
     alphabet=NULL, states=NULL, id=NULL, weights=NULL, start=1,
     left=NA, right="DEL", gaps=NA, missing=NA, void="%", nr="*",
     cnames=NULL, xtstep=1, cpal=NULL, missing.color="darkgrey",
     labels=NULL, ...)

大多数参数可以在默认值下使用。

如您所见,seq数据对象是plot函数的第一个参数。您可以用实际想用的plot函数(如下面编码中所用的seqiplot)代替XXX。

seqXXXplot(seqdata, group=NULL, type="i", title=NULL,
  cpal=NULL, missing.color=NULL,
  ylab=NULL, yaxis=TRUE, axes="all", xtlab=NULL, cex.plot=1,
  withlegend="auto", ltext=NULL, cex.legend=1,
  use.layout=(!is.null(group) | withlegend!=FALSE),
  legend.prop=NA, rows=NA, cols=NA, ...)

多数参数是您在plot中所需的标准图像的强化形式,如ylab是y轴的标记。

首先,我们必须用下列编码将TraMineR加载入您的环境中。

> install.packages("TraMineR")
> library ("TraMineR")

我们将使用TraMineR功能包中内置的mvad数据集。mvad数据集追踪了712个个体在20世纪90年代自训练至工作的进程。我们可以按下列形式使用mvad数据集。

> data(mvad)

数据摘要如下所示:

> summary(mvad)

      id              weight          male            catholic      Belfast
Min.: 1.0    Min.:0.1300    no :342      no :368       no :624
1st Qu.    :178.8     1st Qu.    :0.4500     yes:370    yes:344      yes: 88
Median     :356.5     Median     :0.6900
Mean     :356.5     Mean     :0.9994
3rd Qu.    :534.2     3rd Qu.    :1.0700
Max.     :710    Max.     :4.4600

N.EasternSouthern S.Eastern Western Grammar funemp
no :503   no :497     no :629   no :595  no :583  no :595
yes:209   yes:215     yes: 83   yes:117  yes:129  yes:117

gcse5eqfmprlivboth               Jul.93
no :452    no :537     no :261      school      :135
yes:260    yes:175     yes:451      FE          : 97
                              employment     :173
                              training      :122
                              joblessness:185
                              HE          : 0

我们可以查看标准标识符来了解体重、性别、宗教等信息。

截取序列数据(我们正通过86使用17列,因为这适用于人们在数据调查不同点的状态),并将数据的这部分应用于序列确定函数,如下所示:

> myseq <- seqdef(mvad, 17:86)

[>] 6 distinct states appear in the data:
    1 = employment
    2 = FE
    3 = HE
    4 = joblessness
    5 = school
    6 = training
[>] state coding:
       [alphabet]     [label]    [long label]
1 employmentemploymentemployment
2 FEFEFE
3 HEHEHE
4 joblessnessjoblessnessjoblessness
5 schoolschoolschool
6 trainingtrainingtraining
 [>] 712 sequences in the data set
 [>] min/max sequence length: 70/70

这样看来是正确的,我们可以参照相关状态(失业、上学、训练及工作)来获取所需的行序列数据。

我们可以使用一些内置图表来将已确定的序列可视化。序列如下所示。

  • seqiplot:指数图表。
  • seqfplot:频率图表。
  •   seqdplot:分布图表。

以指数图表为例:

> seqiplot(myseq)

通过参照个人不同状态间界定的转换期,您会发现连续几个月都有训练。您应进行核实,以便数据显示的信息与您对序列数据的理解相一致。

现在,以频率图表为例:

> seqfplot(myseq)

现在我们来看序列在不同时间的频率。多次观看后我们会看到同一序列的人群集,如经过一段时间的训练后会有工作。

现在,以分布图表为例:

> seqdplot(myseq)

我们来看看序列状态在不同时期的分布情况。通常情况下,人们在上学或训练后开始工作。明白了吧!

通过以下指令我们可以看到序列的熵:

> seqHtplot(myseq)

熵在不同时期的变化特点:明显降低后会出现细微的上升。这与不同人群会在最初做出不同选择的情况一致(很多状态),如上学或训练,然后进行工作,成为劳动力(一种状态)。

有一个有趣的想法为数据湍流。湍流传达出一个信息,即从数据中可见的某个特定事例可以推导出多少不同的后续序列。我们可以用seqST函数将湍流可视化。seqST函数将序列数据作为参数,并返还湍流数据。让我们继续以示例进行说明:

> myturbulence <- seqSt(myseq)
> hist(myturbulence)

我们可以看到带有长尾数的近乎标准化分布。大多数状态分为少量后续状态以及少数状态或多或少的异常值。

1.5 序列相似点

TraMineR功能包也可以确定序列的度量,如不同序列间的相异点。

  • 最长公共前缀(LCP):我们可以通过比较相同的最长序列前缀来确定相似点。
  • 最长公共序列(LCS):我们也可以通过查看两个序列之间的相同部分,根据其内部的最长序列来确定相似点。
  • 最佳匹配(OM)距离:指生成一个不同序列的最佳编辑距离,在此距离下,插入及删除的成本最小。

使用TraMineR中的seqdist函数可以实现所有这些功能。

1.序列度量

我们可以用seqdist计算LCP。

2.用法

seqdist函数使用规则如下:

seqdist(seqdata, method, refseq=NULL, norm=FALSE,
   indel=1, sm=NA, with.missing=FALSE, full.matrix=TRUE)

下表对seqdist函数的不同参数进行了说明:

参  数

描  述

seqdata

这是状态序列(用seqdef界定)

method

包含了待用的LCP方法

refseq

这是可选参考序列

norm

将距离标准化

indel

仅用于OM

sm

这是替代矩阵(忽略LCP)

with.missing

如果出现缺失间隙,数值为“TRUE”

full.matrix

如果数值为“TRUE”,返回全矩阵

3.示例

seqdist函数用法示例如下:

(1)使用被构建到功能包的famform序列:

> data(famform)

(2)界定可用的序列对象:

> seq <- seqdef(famform)
[>] found missing values ('NA') in sequence data
[>] preparing 5 sequences
[>] coding void elements with '%' and missing values with '*'
[>] 5 distinct states appear in the data:
    1 = M
    2 = MC
    3 = S
    4 = SC
    5 = U
[>] state coding:
       [alphabet]   [label]   [long label]
1 MMM
2 MCMCMC
3 SSS
4 SCSCSC
5 UUU
  [>] 5 sequences in the data set
  [>] min/max sequence length: 2/5
> seq
     Sequence
[1] S-U
[2] S-U-M
[3] S-U-M-MC
[4] S-U-M-MC-SC
[5] U-M-MC

(3)确定使用序列3和序列4的LCP:

> seqLLCP(seq[3,],seq[4,])
[1] 4

我们可以得到四个前置匹配(S-U-M-MC与S-U-M-MC-SC相比)。

(4)我们可以直接计算LCS度量:

> seqLLCS(seq[1,],seq[2,])
[1] 2

我们可以在2中找到常用序列。

(5)也可以直接确定OMD:

[>] cost <- seqsubm(seq, method-"CONSTANT". Cval=2)
 [>] creating 5x5 substitution-cost matrix using 2 as constant
value 
> cost
M->    MC->    S->    SC->    U->
M->    0    2    2    2    2
MC->    2    0    2    2    2
S->    2    2    0    2    2
SC->    2    2    2    0    2
U->    2    2    2    2    0

OMD仅为2(仅用较小序列来诠释概念)。

2 问题

实际问题
  • 怎样不将白种人计入eclat结果内?
  • 描述序列图表中出现的不同转换期。
  • 在TraMineRmvad数据摘要中,地区响应中有显著差异,您能猜出原因吗?
什么时候做、怎样做以及为什么这样做?
  • 描述seqiplot中少数异常值的情况。有部分不匹配的数据点。
  • 当线向上弯曲时,seqHtplot内呈现的数据会出现什么情况?
  • 如何运用序列查找上述程序?
挑战
  • 确定项目编号在市场购物篮数据中的含义。
  • 本章的说明只是TraMineR功能包内包含的一小部分。您可以对附加函数性进行进一步调查。

3 总结

本章,我们探讨了确定数据序列的不同模式。通过使用eclat函数查找数据集模式,以便寻找人口中的相似模式。使用TraMineR查找购物篮中的项目频集。使用apriori规则确定购物篮中的项目关联。使用TraMineR确定成年人职业转换期的序列,并通过序列数据可用的大量图形特征将其可视化。最后,用seqdist检查序列之间的相似点和不同点。

本文摘自《数据科学:R语言实战》

图像说明文字

本书最大的优点在于其通俗易懂、容易上手,每一个实例都有现成的数据和源代码,读者不仅能理解整个案例的来龙去脉,还可以直接编译本书提供的所有源代码,从而了解怎么从实际问题转变成可实现的代码,感受R语言的魅力,让数据产生价值。这种学习和实践相结合的方式非常适合初学者和有一定经验的数据分析师。

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