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一种划分多值属性的关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的划分方法求拐点,可以根据数据的实际分开布将数量型定义划分为多个定性概念,这种划分符合数据分布的自然性并有利于模式的解释,从而最终得到概括的、易理解的、有效的关联规则。 相似文献
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LIU Zhi- yi 《数字社区&智能家居》2008,(18)
对关联规则算法进行了研究和分析,基于候选集的Apriori-like算法需要反复扫描数据库,并产生大量的候选集,在挖掘低支持度、长模式的规则时效率低下。针对算法的缺陷,该文提出了一种PS算法,优化了关联规则的挖掘。实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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量化关联规则挖掘及算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的量化关联规则挖掘算法QAR及其增量式更新算法IUQAR.算法以模糊集理论为基础,利用模糊概念表示量化属性属性间的关联关系,克服了传统的离散分区方法的不足,使得规则的表示自然、简明,有利于专家理解。同时,给出的算法IUQAR,有效地解决了规则的维护问题。 相似文献
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一种基于矩阵的多值关联规则的挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一,其中布尔型关联规则的挖掘已经有比较成熟的系统和方法,而多值关联规则的挖掘则不然。本文提出的QARMM算法利用矩阵存储数据,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量的运算过程,同时克服了SLIG算法和矩阵算法不能挖掘多值关联规则的弱点,只需运行一次便可挖掘出所有关联规则。实验证明,在等价的数据集上挖掘关联规则,QARMM算法比Apriori算法具有更高的效率。 相似文献
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为了保证用户信息不被有意或无意地泄漏,根据数据库中量化属性值和分类属性值数量的不同,分别提出了基于布尔关联规则、基于部分变换机制和基于概率变换的量化关联规则隐私保持挖掘方法.对于每一种方法都进行了隐私度和正确度分析,并通过实验验证其正确性和可行性. 相似文献
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提出一种基于模糊理论的关联规则挖掘方法来处理数量属性,模糊理论能够实现数据的平滑过渡,使得挖掘出的关联规则具有高度的可理解性,给出了模糊关联规则的形式定义和挖掘算法. 相似文献
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挖掘关联规则的并行算法 总被引:3,自引:0,他引:3
从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题 .从挖掘要求的时间和空间上看 ,传统的顺序算法已很难适应于现实中不断增大的数据库规模 .而研究和发展高性能、可扩展的并行算法对解决这一问题就显得十分必要 .本文介绍了挖掘关联规则一些主要的并行算法 ,并对它们进行了一定分析 ,指出了发展并行算法要考虑的一些问题 . 相似文献
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关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。在归纳现有关联规则研究的基础上提出了事务间数值型关联规则的数据挖掘问题,并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术,提出了解决该问题的E—QA算法,并以实例对算法可行性进行验证,指出了算法存在的一些问题以及今后解决这些问题的思路。 相似文献
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基于关联图的关联规则挖掘算法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
在挖掘关联规则的过程中 ,一个关键的步骤是产生频繁项目集 .本文给出一种基于关联图的关联规则挖掘算法 ,并将它与性能比较好的关联规则挖掘算法 DHP进行了比较 ,结果表明 ,本文的算法优于 DHP算法 相似文献
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Tong Wang Pilian He 《通讯和计算机》2006,3(3):77-81
This paper proposes a method to encode database. By this way, a record is denoted by only one binary number, so the size of the database is reduced sharply. If some known modified algorithms are used on the database encoded, the efficiency will be improved significantly. At the meantime, a new algorithm based on the proposed encoding method is introduced too. By using some properties of numbers, the itemsets of the database can be converted into numerical fields. Different from the Apriori, the new algorithm discovers the association rules from the largest frequent itemset at first, and then all subitemsets, which are also frequent, will be gotten without any calculation, and all the other small none-frequent itemsets that must be generated in the Apriori will be omitted, and the scan times of the database are also reduced. Test results show the new algorithm based on the encoding database has a lower complexity of time and space. 相似文献
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徐帆 《计算机工程与应用》2005,41(2):184-186
关系数据库中数量属性的关联规则挖掘问题是关联规则挖掘中经常要遇到的问题。该文利用遗传算法解决FCM模糊聚类问题主要是为了避免FCM算法的局部极小问题。利用聚类的结果可以使数量型属性关联规则转换成类别型属性,类别型属性再转化为布尔型属性,这样,即可以使用许多已有关联规则挖掘方法挖掘出有意义的规则。 相似文献