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https://grantliblog./2018/04/23/%E4%BD%BF%E7%94%A8r%E8%AA%9E%E8%A8%80%E9%80%B2%E8%A1%8C%E8%B3%BC%E7%89%A9%E7%B1%83%E5%88%86%E6%9E%90market-basket-analysis/ 你用csv格式导入吧，别用xls，先加载arules包，即library(arules)，之后就可以用包里的这个函数read.transactions，这个函数的功能是用来转换格式的，转换为类似Groceries数据集格式，read.transactions的参数为read.transactions(file, format =c("basket", "single"), sep = NULL,cols = NULL, rm.duplicates =FALSE, encoding = "unknown")，file写你的文件地址，format分为basket和single两种，选择一种即可，basket: basket就是篮子，一个顾客买的东西都放到同一个篮子，所有顾客的transactions就是一个个篮子的组合结果。如下形式，每条交易都是独立的。
文件形式：
item1,item2
item1
item2,item3
single: single的意思，顾名思义，就是单独的交易，简单说，交易记录为：顾客1买了产品1， 顾客1买了产品2，顾客2买了产品3……(产品1，产品2，产品3中可以是单个产品，也可以是多个产品)，如下形式：
trans1 item1
trans2 item1
trans2 item2
sep:文件中数据是怎么被分隔的，默认为空格，csv文件里面用逗号分隔
cols:对basket, col=1,表示第一列是数据的transaction ids(交易号)，如果col=NULL，则表示数据里面没有交易号这一列；对single，col=c(1,2)表示第一列是transaction ids，第二列是item ids
假如现在将csv文件读入，就可用data = read.transactions("jiaoyi.csv",format="basket",sep=",",cols=c(1))或者
data = read.transactions("jiaoyi.csv",format="single",sep=",",cols=c(1,2))
之后就可以用apriori来进行分析了rules <- apriori(data,parameter = list(supp=0.01,conf=0.5,target="rules"))
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