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原文出处：拓端数据部落公众号

本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考。

脑出血急性期用药数据

读取数据

a_df3=read.xlsx("脑出血急性期用药最常配伍关联分析2.xlsx")

将数据转化成关联数据

a_df3=a_df3[,-1]            ## set dim names  #a_df3=t(a_d3)   dimnams(a_df3) <- list(row.ames(a_d                           paste("Tr",c(1:ncol(adf3)), sep

查看每个药品的出现频率

uencPlot(dat1, support = 0.3, cex.names=0.8)

可以看到每个药品出现的频率，从而判断哪些药品的支持度较高

得到频繁规则挖掘

察看求得的频繁项集

根据支持度对求得的频繁项集排序并查看

关联规则挖掘

apriori(dat

设置支持度为0.01，置信度为0.3

summary(rules)#查看规则

查看部分规则

inspect(rules)

查看置信度、支持度和提升度

quality(head(rules))

绘制不同规则图形来表示支持度，置信度和提升度

通过改图 可以看到 规则前项和规则后项分别有哪些药品 以及每个药品的支持度大小，支持度越大则圆圈越大。

从该图可以看到支持度和置信度的关系，置信度越高提升度也越高

从该图可以看到支持度和置信度的关系，提升度越高置信度也越高

从上图可以看到 不同药品之间的关联关系 图中的点越大说明该药品的支持度越高，颜色越深说明该药品的提升度越高。

查看最高置信度样本规则

rules <- sort(rules, by="confidence")

查看最高提升度样本规则

得到有价值规则子集

x=subset(rules,subset=confidence>0.3 & support>0.2 & lift>=1)    #得到有价值规则子集

对有价值的x集合进行数据可视化

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