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基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了基于频繁项集的最大频繁项集(BFI-DMFI)和频繁闭项集挖掘算法(BFI-DCFI)。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。 相似文献
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频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-tree中的最大高度。挖掘时仅对max-level 大于等于已有最大长度频繁项集长度的项进行遍历,不产生条件模式基,无需递归构造条件FP-tree,且计算出最大长度频繁项集的支持度。实验结果表明该算法挖掘效率高、速度快。 相似文献
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数据流闭频繁项集挖掘算法得到了广泛的研究,其中一个典型的工作就是NewMomen、算法。针对New-
Moment算法存在搜索空间大而造成算法时间效率低的问题,提出了一种改进的数据流闭频繁项集挖掘算法A-Ncw-
Moment。它设计了一个二进制位表示项目与扩展的频繁项目列表相结合的数据结构,来记录数据流信息及闭频繁项
集。在窗体初始阶段,首先挖掘频繁1一项集所产生的支持度为最大的最长闭频繁项集,接着提出新的“不需扩展策略”
和“向下扩展策略”来避免生成大量中间结果,快速发现其余闭频繁项集,达到极大缩小搜索空间的目的。在窗体滑动
阶段,提出“动态不频繁剪枝策略”来从已生成的闭频繁项集中快速删除非闭频繁项集,并提出“动态不搜索策略”来动
态维护所有闭频繁项集的生成,以降低闭频繁项集的维护代价,提高算法的效率。理论分析与实验结果表明,A-New-
Moment算法具有较好的性能。 相似文献
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在中医药领域挖掘药组频繁项集时发现,尽管有些项集的支持度比人们需要的频繁项集的支持度高很多,但这些项集并不是人们感兴趣的,即过分频繁反而变得平凡.本文引入支持度区间的概念,提出了适合中药数据挖掘的二维TCM-FP森林结构及其建树算法.在针对疾病症状的中药药组挖掘过程中,采用优化的搜索策略开发了基于支持度区间的TCMA维间最大频繁项集挖掘算法.这种算法既缩小了挖掘的范围又提高了规则的意义,并且具有较高的执行效率. 相似文献
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数据流频繁项集挖掘是指在数据流中找出出现频数大于给定的最小支持度的项集过程。随着一些新兴应用如传感器网络、网络监控等的出现,数据流中频繁项集挖掘引起了很大的重视。提出了一种新颖的数据流频繁项集挖掘算法RFIF。不同于现有算法,RFIF算法针对现实中的一些实际应用,更多的考虑最近时间发生的事件,但也不完全抛弃历史数据,通过引入GIMT函数,逐渐加大项集支持度的阈值,减少对历史数据中频繁项集的维护。实验验证了算法的有效性。 相似文献
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增量式频繁项集挖掘是当前研究的热点,基于FP-Growth的Pre-FUFP算法有效处理了频繁模式的更新,但需递归遍历FP-tree,导致效率较低。提出Pre-FIUT算法,引入频繁超度量树结构,提高了获得频繁项集挖掘效率;基于FIUT的Pre-FIUT可通过查看频繁超度量树叶子结点的支持度确定频繁项集,并与次频繁项集概念相结合进行增量式频繁项集挖掘。实验表明,Pre-FIUT算法能快速扫描和更新数据,合理利用内存,精确获得频繁项集。 相似文献
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分析实际应用中有效访问序列的特点,提出了一种采用自底向上策略快速挖掘最大频繁项集的OUS算法。该算法首先对用户项集进行重叠操作统计浏览次数,然后合并,依据用户给出的最小支持度删除原项集中的非频繁页面元素,并对两两用户项集筛选生成候选频繁项集,最后扫描数据库,统计各个候选频繁项集的支持度计数。实验结果表明,该算法能有效地发现用户最大频繁项集。 相似文献
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提出了项集长度受限且生成项集对应事务信息的最大频繁项集挖掘问题,定义为L-MAX频繁项集挖掘,并重点研究了项集长度约束特征和事务集信息的存储与生成策略.首先研究了L-MAX频繁项集的性质,然后扩展FP-tree提出了ExFP-tree结构并给出ExFP-tree生成算法.ExFP-tree利用FP-tree共享前缀路径的性质通过共享子孙节点事务信息策略实现大量事务信息的压缩存储;最后基于FP-MAX算法,提出基于ExFP-tree的L-MAX频繁项集挖掘算法,核心思想是先根据L-MAX频繁项集长度约束性质进行前瞻剪枝再进行最大频繁项集挖掘,并通过回溯策略直接定位生成对应事务集. 相似文献
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在指纹识别系统中,指纹骨架的提取是一个重要而困难的环节,传统的细化算法得到的骨架很容易受到噪声的干扰。因此,在研究指纹数据特点和Kégl的主曲线算法的基础上,提出了一种改进的主曲线算法。实验结果表明:改进算法与传统算法相比有着更好的效率和效果,它所提取的指纹骨架包含更多的信息且具有更高的准确性、可靠性和抗噪声性。 相似文献
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针对三维点云中心骨架提取问题, 提出一种基于改进的自适应k均值聚类预分割引导的点云骨架提取算法. 首先, 将输入点云体素化, 利用八叉树算法覆盖输入点云并下采样实现点云化简; 其次, 在采样点中自适应选取初始聚类中心对点云进行区域划分, 并颜色标记; 最后, 在区域分割的引导下应用L1-中值骨架提取算法实现点云骨架的提取. 该算法主要针对L1-中值算法可重复性差、易丢失细节等缺点进行了改进, 并且对输入点云的质量以及形状的几何或拓扑信息, 都没有严格的先验要求, 可以直接应用到未经任何预处理、含有噪声或离群点的初始扫描点云上. 展示了从多种不规则点云提取的骨架结果, 包括矮小植物、人体动作等. 与传统算法相比, 该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点. 相似文献
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如何高效逼真地动态重现书法作品的创作过程日益成为亟需解决的问题,因此文中提出基于主曲线的书法字动态重现方法,解决当前细化算法在提取骨架时存在的无效分支较多、不能保证笔画的连续性和准确性的问题.结合书法字自身结构对主曲线算法进行改进和优化.对书法图像进行骨架提取、骨架追踪、笔顺获取等处理,结合骨架信息和二值图像实现笔画宽度复原,针对笔画宽度存在的“肿瘤”问题,提出“角点剔除法”进行修正,结合HTML5的Canvas绘图技术进行书法字动态书写过程.在模拟数据集上的实验表明,文中算法的书法动态重现取得较好效果. 相似文献
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Contraction-based skeleton extraction methods have the feature that during skeleton extraction process, the correspondence between skeleton and mesh regions can be obtained, which makes this class of algorithm attractive. Besides, among all mesh skeleton extraction methods, contraction-based methods possesses the merits of robustness to noise, rotation invariant and no requirement on additional boundary conditions. However, contraction-based methods still suffer some flaws such as not promising homotopy or centeredness, or not capable of processing non-closed meshes, etc. In this paper, an improved contraction-based skeleton extraction method is proposed which covers the failure of existing methods at non-closed part of a model and increases the rationality of the centeredness correction of the skeleton: First, non-closed models are virtually closed by a preprocessing stage such that models with boundaries can be contracted in the same way as the closed ones. Second, to improve the centeredness of the skeleton, we present a simpler and more effective one-ring area sequence weighting scheme by which the displacements measuring the shift of skeleton nodes can be calculated. Experimental results show the effectiveness of our work. 相似文献