问题标签 [combn]

我有一个大客户，他经常向我购买。我想知道他经常一起购买哪些产品组合。例如，每次他购买产品 A时，他也会购买产品 W。其他产品组合也是如此。

我的目标是确定哪些是这些产品组合，以便我可以将产品 W提供给仅购买产品 A 的其他客户（也许他们正在从我的竞争对手那里购买产品 W，而并不知道我出售它）。

我的数据看起来像这样

使用intersectorReduce(intersect, list = (products_by_month))我只能看到始终购买哪些商品。

到目前为止，我的想法是计算每个产品组合在几个月内出现在客户 49 购买帐户中的次数，然后选择这些篮子作为参考，为我的其他客户提供建议。

我可以使用创建产品组合的向量combn（两个或三个产品的每个组合就足够了），但我仍然想念如何计算它们在每个月购买的产品的每个向量中一起出现的时间。

关于如何做的任何想法？

我试图从 GLModel 中排除相关变量。首先，我计算相关矩阵。之后，我想以某种方式将其实现到 combn 函数中，以排除相关的变量（列标题）。在这一点上我失败了 - 我无法将它合并到 combn 函数中，以便它起作用并且相关变量被排除在外。

这是我使用的数据链接： https ://drive.google.com/open?id=0B5IgiR_svnKcZkxHeTJXTm9jUjQ

这是我试图使其工作的代码：

感谢您的提示！

我试图排除由“var4”和“var5”组成的组合函数生成的所有组合。下面是目前不起作用的代码：

谢谢你的帮助！

我试图弄清楚在排除某些选定组合后如何计算 combn 函数返回的组合数量。比方说，我们有一个向量 c("var1","var2","var3","var4","var5") ，我想得到这个向量的所有元素组合，除了那些包含 c(" var4","var5")。这是代码：

从 combn 函数返回的组合数没有任何减少是 31。它被认为是：

任何关于如何获得减少组合数量的建议（对于 5 个变量并排除同时包含“var4”和“var5”的组合，它应该是 23）。谢谢！

我有一个包含 20 个变量的数据框，每个变量有 2 个观察值。我已经用 计算了所有可能的变量对combn，现在对于每个观察和每一对，我想计算平均值。190 种组合可能采用 2 个变量的数据集的 2 个元素。

所以我有，对于一个A用 20 个变量 ( A1- A20) 的 2 个观察值调用的数据框：

例如，B 的第一个元素将是：

我需要一个返回 190 个向量的列表，其中包含每对变量之间每个观察值的平均值，例如这里的向量C：

我尝试使用apply，lapply但sapply仍然收到错误消息（如dim(X) must have a positive length）。R 将 的每个元素存储B为一个列表，length=1因此无法计算平均值。我试图将每个元素转换为矩阵，但它将两个向量（A1和A2用于 ex）放在一个matrix[1,1]. 我该如何计算，最好使用函数，apply因为我有很多数据？

我有 3 个数据框，每个看起来像这样：

我希望能够生成所有可能的数据帧，这些数据帧可以由这些数据帧的组合组成，例如，每一列独立，与另一列绑定，其他 2 列等。我看过combn，但它需要m输入 r 个元素来选择。我希望能够自动生成所有不同数量的组合，而不允许重复。例如，如果我有 A、B 和 C 列，我希望能够生成包含以下内容的数据框：

如果可以做到combn就好了，我只是不知道怎么做。任何想法，将不胜感激。

背景- 我想尝试彻底搜索一组所有可能的 250 行组合，一次取 10 行。为了迭代地得到这个，我使用下面的代码

当我超过 40 行时，出现错误“无法分配大小为 n GB 的向量”。

理想的解决方案： a）如果可以转储组合并且可以在循环中的每次运行后迭代地刷新内存（我可以在其中检查进一步的条件）b）如果可以将组合转储到 csv 文件中，这样不会导致一个记忆猪。

谢谢你的支持。

我想data.frame根据某些变量是全部为正数、全部为负数还是两者之间的某种组合来对 a 进行子集化。对于n变量，这应该导致2^n可能的组合。

我认为combn可以用来实现这一目标，但我正在努力正确地做到这一点。

样本数据：

我想要的是：

到目前为止我已经尝试过：

输出：

此外，如果以下显示我没有列出所有所需的组合：

输出应该有 8 个独特的结果，而不是上面显示的 4 个。

I would like to generate as many data frames as the number of permutation of my columns, given that one column as to remain unpermutated (keep the same index position in all generated data frames). Here is the main dataframe:

Assume the 3rd colomn (Gamma) must keep its position, for a limited number of permutations, it is easy to use the column index and permute them manually like this:

and so on until all permutations of 3 out of 4 columns are reached:

It is inefficient and a nightmare with a large dataset. How to generate all data frames quickly without typing all permutations manually? I think permn or combn are usefull but I am unable to go any further.

我试图在 R 中找到所有可能的独特组合。似乎已经提出了很多类似的问题，但我找不到相同的问题。

我的问题是从向量 x 中找到 m 个元素的组合，但 m 可能大于 x。例如，从 letters[1:2] 中选择 3 个元素，希望可以返回：

但是combn函数n < m中的错误。有类似的功能，包括 gtools:permutations、expand.grid。

如果之前有人问过同样的问题，请再次道歉，但我没有听懂。谢谢。