分组多支持度关联规则研究

关联规则是数据挖掘的重要任务之一,传统关联规则算法只有一个最小支持度,假设项出现的频率大致相同,而在谮实际中并非如此,由此产生了多支持度关联规则问题.该问题针对每个项给定不同的支持度,而在实际应用中项可以划分成若干个组,每组有一个支持度.由此提出了分组多支持度关联规则问题,针对该问题给出了基于多支持度性质对项进行分组的方法.该方法可以降低2-项候选集的数目.在此基础上,进一步给出了相应的多支持度关联规则发现算法,并通过实验证明了算法的有效性.     

基于关联规则的医学图像分类算法

针对医学图像数据的特殊性,提出了一种适合挖掘大量医学图像数据的关联分类算法.该算法以频繁模式树为基础,通过引入双支持度,排除一部分对分类无意义且存在干扰的项,以提高分类正确率.实验结果表明,当用于医学图像分类时,该算法可以取得同样的基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率及更好的分类效果.     

使用多支持度的关联规则分类算法

传统关联分类算法使用单一最小项目支持度挖掘关联规则,导致稀有项关联规则无法被发现,从而影响分类的准确性和实用性。提出一种多支持度关联规则分类算法MS-CBAR(Multiple Supports-Classification Based on Association Rules),将多最小项目支持度模型应用于关联分类,以有效挖掘稀有项。该算法为数据库中的规则项提供了用户可定义的最小项目支持度。MS-CBAR算法使用项的最小项支持度阈值、类的最小类支持度值和规则项的最小支持度值决定分类规则是否频繁。生成分类规则集后,使用最高优先度规则覆盖法基于规则集建立分类器。实验表明,所提算法在包含稀有项目及稀有类的数据集中准确率高于传统关联分类算法及其相关算法,表现更稳定。     

基于混沌置乱预处理的分布式视频编码

针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题,提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法Pix-DM.该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点,结合数据挖掘理论,通过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间中实现,提高了算法对支持度或数据集变化的适应能力.实验证明,Pix-DM算法是有效且可行的.     

改进的关联分类算法在交叉营销中的应用

提出一种基于频繁闭项集和不精确推理机制的关联分类算法CHC用于分析企业交叉营销过程,指导商业决策。改进了基于H-Struct动态链接结构的频繁闭项集挖掘算法H-C,将类别属性插入H-Struct头表以减小搜索空间,设定局部相对最小支持度阈值和全局最大支持度阈值过滤无用项集,通过最大挖掘长度阈值提高规则的可用性。扩充了EMYCIN系统中的不精确推理算法,使之可以同时处理后件为负项的关联规则。算法克服了传统分类算法只能得到类别标号的不足,通过求得的类别从属可信度,方便企业对多项营销方案做综合评价。与传统关联分类算法的对比实验证明,改进之后的分类算法在运行速度和分类精度上是高效的。     

基于中智模糊关联规则生成的大数据挖掘分析算法

关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据"尖锐边界"问题导致关联规则挖掘性能下降的缺点。为克服经典数据挖掘算法的这一缺陷,提出一种新型中智关联规则挖掘算法。基于专家知识对语言学术语进行量化预处理,得到不同指标的量化数据资料库;基于关联规则支持度定义计算不同指标项集合的支持度;通过考虑不同项间的隶属度、不确定度和非隶属度函数生成关联规则。将该中智挖掘算法与模糊挖掘算法进行对比,结果表明,该算法能够增加生成关联规则数量,有助于提高数据挖掘的准确性。     

基于支持度和增比率的改进关联分类算法

关联分类是一项重要的分类技术,目前普遍采用基于支持度和置信度的关联分类模式。但是,用支持度度量项集的分类能力过于简单,且置信度不能度量项集与类的相关性,所以利用支持度和置信度容易产生质量不好的规则。提出改进的关联分类算法—ACSER。ACSER不仅考虑项集到本类的支持度,也考虑项集到补类的支持度。首先,提取频繁增比模式作为分类候选规则集;其次,利用置信度和增比率度量规则的强度,按照其强度进行排序和剪枝;最后,选择k条最优的规则进行预测。在16个UCI数据集上的实验结果表明,改进的分类算法ACSER与传统的分类算法相比有更高的分类准确率。     

基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法

基于关联规则的分类算法中，支持度和置信度阈值的设置会影响分类器的准确率。以往的关联分类算法都根据经验人为地设置支持度和置信度的阈值，很难保证分类器总能达到较好的分类效果。为了解决该问题，可以将优化求解策略引入到关联分类过程中。通过利用爬山法搜索技术来获得使分类准确率最高的支持度与置信度阈值，对Apriori_TFP_CMAR关联分类算法进行改进，避免了阈值设置不合理影响最终分类效果的问题，提高了关联分类算法的分类准确率。     

基于图像映射的关联规则数据挖掘方法

针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题,提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法Pix-DM。该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点,结合数据挖掘理论,通过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间中实现,提高了算法对支持度或数据集变化的适应能力。实验证明,Pix-DM算法是有效且可行的。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apaod进行分析,发现该技术存在的问题.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.对Apriori算法做了改进.借助0-1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率.     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。     

基于频繁模式树的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

在分布式环境中挖掘约束性关联规则是当前研究的热点问题之一。该文在FP-growth算法的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DAMICFP。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。     

基于项集优化重组的频繁项集发现算法

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。     

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。     

基于频繁项集的多标签文本分类算法

针对多标签文本分类问题,提出基于频繁项集的多标签文本分类算法——MLFI。该算法利用FP-growth算法挖掘类别之间的频繁项集,同时为每个类计算类标准向量和相似度阈值,如果文本与类标准向量的相似度大于相应阈值则归到相应的类别,在分类结束后利用挖掘到的类别之间的关联规则对分类结果进行校验。实验结果表明,该算法有较高的分类性能。     

结合类频率的关联中文文本分类

该文提出一种词类频率和关联中文文本分类相结合的算法ARCTC。此算法将文档视作事务,关键词视作项,并针对文本事务的特性,提出利用词的类频率筛选与分类相关性不大的词汇,然后将改进的关联规则挖掘算法用于挖掘项和类别间的相关关系。挖掘出的规则用于形成类别特征词的集合,可用来和类标号未知文档的词的集合求交集,交集元素个数最多者即为所分类别。实验证明,该算法在提高训练时间和测试时间的同时具有较好的召回率、准确率和F-Measure。     

医学图像的关联规则挖掘方法研究

提出了一个基于关联规则挖掘算法的医学图像分析器。介绍了数量型属性离散化的CA算法、关联规则挖掘算法及其在医学图像数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌图像数据进行挖掘。实验结果表明,该模型系统达到了较高的分类准确率。     

关联规则挖掘中Apriori改进算法的研究

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.在对关联规则挖 掘中基于Apriori算法的改进算法进行深入分析和研究后,本文根据Apriori算法的不足,提出了一种改进策略,从而得到一种优化的Apriori算法.最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨.     

基于分类修剪的关联分类算法改进

针对现有关联分类算法资源消耗大、规则剪枝难、分类模型复杂的缺陷,提出了一种基于分类修剪的关联分类算法改进方案ACCP.根据分类属性值的不同对分类规则前项进行分块挖掘,并对频繁项集挖掘过程和规则修剪进行了改进,有效提高了分类准确率和算法运行效率.实验结果表明,此算法改进方案相比传统CBA算法和C4.5决策树算法有着更高的分类准确率,取得了较好的应用效果.