近年来，环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。
尤其是中国这个世界上最大的发展中国家，其经济快速发展的同时，环境问题也愈发凸显。
其中，城市空气质量问题日益严峻，给人们的生活带来了极大的困扰和威胁。
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杭州作为中国著名的旅游城市，其空气质量问题同样备受关注。
然而，影响空气质量的因素众多，其中气象因子在其中扮演着重要的角色。
研究气象因子与空气质量之间的关系，对于改善城市空气质量、保障公众健康具有重要意义。
我们基于关联规则的方法，以杭州市不同站点的空气质量和气象因子数据为基础，探讨两者之间的内在关系。帮助客户进行基于关联规则的空气质量与气象因子研究，并详细阐述该研究的背景和目标。
从以下几个方面介绍研究的动机和重要性：
- 研究背景：针对当前环境污染问题的普遍关注，以及气象因子对空气质量的影响，我们希望通过关联规则分析的方法，深入研究空气质量与气象因子之间的关系。
- 研究目的：本研究旨在探索不同气象条件下空气质量的变化规律，寻找可能存在的关联规则，并通过可视化方法展示研究结果，从而为环境保护和污染治理提供科学依据。
- 数据收集：我们将获取的数据包括多个站点的污染物浓度和相应的气象条件数据，并进行适当的预处理和合并操作，以满足关联规则分析的要求。
- 方法与工具：在研究中，我们将进行关联规则挖掘，并编写相应的代码和注释。同时，为了更好地理解和解释分析结果，我们还将进行数据可视化处理。
- 预期结果：通过本研究，我们期望能够获得一系列强关联规则，揭示空气质量与气象因子之间的内在联系，并提供对环境管理和政策制定有价值的建议。
数据预处理
data1=read.xlsx("气象数据 气象局.xlsx") data2=read.xlsx("所有站点小时数据.xlsx") #删除缺失数据 data1=na.omit(data1) data2=na.omit(data2)合并数据
dataall=merge(data1,data2,by="datetime")生成关联规则数据
trans <- as(dataall, "transactions")
inspect(head(trans, 1))
#查看出现频率
par(mfrow=c(1,1))
itemFrequencyPlot(dat1, support = 0.3, cex.names=0.8)
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可以看到每个变量出现的频率，从而判断哪些变量的支持度较高。
关联规则挖掘
#得到频繁规则挖掘
arules::inspect(frequentsets)
查看求得的频繁项集
arules::inspect(sort(frequentsets,by="support"))
建立模型
rules=apriori
summary(rules)#查看规则
#查看部分规则
arules::inspect( (rules))
可视化
绘制不同规则图形来表示支持度，置信度和提升度
可以看到 规则前项和规则后项分别有哪些变量 以及每个变量的支持度大小，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
plot(rules, method="matrix3D", measure="lift")
#查看最高的支持度样本规则
rules <- sort(rules, by="support")
#查看最高置信度样本规则
arules::inspect(head(rules, n=10))
#查看最高提升度样本规则
arules::inspect(head(rules, n=10))
subset=confidence>0.3 & support>0.2 & lift>=1 #得到有价值规则子集
by="support")) #按照支持度排序
,by="confidence")) #按照置信度排序
对有价值的x集合进行数据可视化
plot(x, method="grouped")
plot(x, method="graph")
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
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。
非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！
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