인류의 복지와 편익을 위한 인프라 건설을 주도하는토목공학과
제목
토목빅데이터 마이닝 기말고사 대비 코딩(R)(박영훈 교수)
작성일
2021.11.22
작성자
부천대학교 토목과
기말고사 대비 기본 코딩 입니다. (R) 예상 문제는 첨부파일을 참조하세요 1번 2번 3번 glm.fit=glm(default~income, data=Default, family=binomial) glm.fit3=glm(default~balance+student, data=Default, family=binomial) c=predict(glm.fit3, data.frame("balance"=2000, "student"="Yes")) install.packages("arules")
x=c(40 ,55, 60, 95, 80, 90, 105, 10, 20, 30)
hc2=hclust(dist(x,method="euclidean"),method="complete")
plot(hc2)
y=c(40 ,55, 60, 95, 80, 90, 105, 10, 20, 30 )
hc3=hclust(dist(y,method="euclidean"),method="single")
plot(hc3)
install.packages("ISLR")
library(ISLR)
head(Default)
summary(glm.fit)
a=predict(glm.fit, data.frame(income=25000))
exp(a)/(1+exp(a))
predict(glm.fit, data.frame(income=55000), type="response")
glm.fit2=glm(default~income+balance+student, data=Default, family=binomial)
summary(glm.fit2)
summary(glm.fit3)
exp(c)/(1+exp(c))
5번
library(arules)
tr=read.delim("dataTransactions.tab", stringsAsFactors=FALSE)
head(tr, n=20)
tr.filter=subset(tr, subset=!(corner %in% c("일반식품","화장품")))
head(tr.filter, n=20)
tr.filter.uniq=unique(tr.filter)
head(tr.filter.uniq, n=20)
trans=as(split(tr.filter.uniq$corner, tr.filter.uniq$custid), "transactions")
trans
transactionInfo(trans[size(trans)>15])
rules=apriori(trans, parameter=list(support=0.2, confidence=0.8))
summary(rules)
rules.target=subset(rules, rhs %in% "스포츠" & lift>1.4)
inspect(sort(rules.target, by="confidence"))