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随着数字图像处理技术的发展,多角度、深层次挖掘卫星云图数据信息己成为一种必然发展趋势。根据卫星云图的特点应用了多种图像特征提取算法,包括图像的一、二阶距,分形维数特征和灰度梯度共生矩阵等算法。给出了K—means的改进算法,算法的出发点是确保发现聚类中心的同时使同一类内的相似度大,而不同类之间的相似度小。文中又引入了“事务模式”这一全新概念,基于它对Apriori算法改进后,算法用于云图和雨量数据间的关联规则挖掘,不仅获得了较好的实验结果,也满足了效率需求。 相似文献
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数据挖掘技术中关联规则可以很好地发现数据项之间存在的相互关系,同时有大量的挖掘算法可供选择。聚类分析就是通过分析数据库中的记录数据,根据一定的分类规则合理地划分记录集合,确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。本文研究 聚类和关联规则的挖掘算法。 相似文献
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一种基于约束的关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。 相似文献
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图像语义自动标注问题是现阶段一个具有挑战性的难题。在跨媒体相关模型基础上,提出了融合图像类别信息的图像语义标注新方法,并利用关联规则挖掘算法改善标注结果。首先对图像进行低层特征提取,用“视觉词袋”描述图像;然后对图像特征分别进行K-means聚类和基于支持向量机的多类别分类,得到图像相似性关系和类别信息;计算语义标签和图像之间的概率关系,并将图像类别信息作为权重融合到标签的统计概率中,得到候选标注词集;最后以候选标注词概率为依据,利用改善的关联规则挖掘算法挖掘文本关联度,并对候选标注词集进行等频离散化处理,从而得到最终标注结果。在图像集Corel上进行的标注实验取得了较为理想的标注结果。 相似文献
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基于商品分类信息的关联规则聚类 总被引:11,自引:0,他引:11
关联规则挖掘经常产生大量的规则,为了帮助用户做探索式分析,需要对规则进行有效的组织。聚类是一种有效的组织方法,已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集,效率很低,而且聚类结果是固定数目的簇,不利于探索式分析.针对这些问题,提出了一种新的方法,它基于商品分类信息度量规则间的距离,避免了耗时的原始数据集扫描;然后用OPTICS聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构。最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验,并通过可视化工具演示了聚类效果,实验结果表明此方法是实用有效的。 相似文献
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关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,目前的算法主要是研究基于支持-信任框架理论的关联规则挖掘,但是基于支持-信任框架理论的关联规则只适用于交易类型的数据库,然而现实的数据库中有许多连续数据,经典的关联规则就不适用了。该文介绍一种对连续数据集进行预处理过程,即对数据库中的数据项进行距离划分,并给出基于聚类方法的算法设计思想。 相似文献
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一种基于图像的关联规则发现算法的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
论文介绍的是在图像数据库中的知识发现,介绍了一种在二维彩色图像中发现关联规则的挖掘算法。算法主要由四步组成:属性抽取,对象鉴别,辅助图像创建和对象挖掘。重点是关于图像内容的数据挖掘,并不涉及到其它的知识领域。文章最后对所提出的算法进行了分析。 相似文献
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随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。 相似文献
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聚类及关联规则挖掘是数据挖掘领域中的两种重要方法。先使用聚类法将比较接近的数据分为同一簇,再分别对已经减少了数据量的每一簇作关联规则挖掘,这样,结合了两种方法的优点,改进了仅使用单一方法的缺点,能够获得更多的信息,有助于更加容易且有效地分析数据。 相似文献
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基于模糊聚类的模糊关联规则挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
通过模糊聚类,从已知数据中得到数据点对数据类的隶属度,并以此进行模糊关联规则的挖掘,从而使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家预先给出的隶属度函数;并且实验表明。聚类并没有带来显著的顿外计算时间,对于大型数据库,文章提出的方法是有效的。 相似文献
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本文分析了关联规则的可视化技术,提出了关联规则可视化的一种新方法VOCAR。该方法解决了关联规则文本挖掘结果晦涩难懂的问题,使挖掘结果图形化,增强了可理解性。利用Java3D、JFreeChart等技术实现了从预处理到最后挖掘结果的关联规则可视化系统。实验结果表明,该系统利用VOCAR方法能有效地展示大量高维复杂的关联规则挖掘结果,使图形化结果更易理解和可信。 相似文献
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本文提出了一种基于XML数据库的关联规则分析模型。在对XML数据库和XQuery查询语言作了简要介绍以后,提出了基于XML数据库的关联规则分析的研究思想,并描述了基于这个思想进行关联规则分析的模型。最后,通过一个例子说明了如何利用这个模型进行关联规则分析的具体过程。 相似文献
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分布式系统中关联规则挖掘研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题。本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨,给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构,提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM。该算法具有通信代价小和时间开销少等优点。 相似文献