问题描述
我正在使用 apriori
函数进行数据挖掘。此函数仅适用于分类数据,没有值,只有文本。我的数据集满足了这些要求,因为我有五个类别变量,没有数字值,只有文本(因此变量性别分为女性和男性)
I am doing a data mining procedure, using the apriori
function. This function only works on categorical data, without values but only text. My dataset fulfills these requirements, as I have five categorial variables, without numerical values but only text (so the variable 'sex' is categorized into 'female' and 'male')
如果现在尝试使用 apriori()
函数,则会出现以下错误:
If I now try the apriori()
function, I get the following error:
apriori(data)
asMethod(object)中的错误
:
column(s) 1, 2, 3, 4, 5 not logical or a factor. Use as.factor or categorize first.
尽管我的数据看起来是分类的,但R并没有得到它。例如,如何使用as.factor函数对数据进行正确分类,以便apriori函数起作用?
Although my data looks categorical, R does not get that it is. How do I use for instance the as.factor function to categorize my data properly, so that the apriori function works?
推荐答案
您可以将所有列转换为因子:
You can convert all your columns to a factor:
data <- sapply(data,as.factor)
这篇关于如何针对数据挖掘过程对数据进行分类?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!