R语言Apriori模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍可视化

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。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

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

image.png

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")

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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

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关联规则模型、Apriori算法及R语言挖掘杂货店交易数据与交互可视化

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查看每个药品的出现频率

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

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

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图片

R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律

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设置支持度为0.01,置信度为0.3

summary(rules)#查看规则


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查看部分规则

inspect(rules)
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查看置信度、支持度和提升度

quality(head(rules))
image.png

绘制不同规则图形来表示支持度,置信度和提升度

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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。

1111.png
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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

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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

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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")
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查看最高提升度样本规则

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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
image.png

对有价值的x集合进行数据可视化

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可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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