基于矩阵的Apriori算法的优化

在数据挖掘中关联规则挖掘是很重要的一个方面,而Apriori算法是进行关联规则挖掘的经典算法。本文首先分析了经典Apriori算法,然后利用矩阵的思想对其改进,并利用事务压缩的思想对矩阵进行压缩。改进后的算法明显提高了Apriori算法的效率。     

一种优化的Apriori算法

深入研究Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈,以Apriori算法的运行事实为前提,给出了约简事务数据库中事务记录的理论,提出了一种利用事务地址索引表来有效约简事务数据库中事务记录的Aprio- ri优化算法,以提高Apriori算法的执行效率。     

Apriori挖掘频繁项目集算法的改进

针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori。算法从优化产生2－项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1－项目集和2－项目集,将压缩优化和连接优化应用于k－项目集。实验结果表明,Napriori算法运行速度比Apriori算法有了明显的提高。     

基于事务地址索引表的Apriori优化算法

深入研究Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈,以Apriori算法的运行事实为前提,给出了约简事务数据库中事务记录的理论,提出了一种利用事务地址索引表来有效约简事务数据库中事务记录的Apriori优化算法,以提高Apriori算法的执行效率.     

一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项集是其中的一个关键步骤.文章提出了一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较.实验表明与Apriori算法相比,新算法的效率较好.     

基于改进Apriori算法的高校体测数据关联分析

为了能有效地分析高校体能测试数据且快速地反馈影响学生体测成绩的因素,本文以我校体能测试数据为样本,先进行数据预处理转换成适用于数据挖掘的数据集,考虑到体测数据特征有限并且长度一致的特点,采用事务压缩技术与hash技术相结合的Apriori算法进行数据分析,减少了遍历数据库的次数和生成的候选项集的规模,在保证挖掘精度的同...     

关联规则挖掘Apriori算法的优化①

针对Apriori算法存在的不足,提出了一种新的优化Apriori的方法。该方法通过优化频繁项集修剪策略,减少无效候选项集的产生;优化连接策略,减少连接次数,避免相同项目的多次重复比较;结合事务数据库逐步压缩技术,减少对无用事务的扫描次数。实验结果表明,经过优化的Apriori算法具有更好的运行效率。     

Apriori算法的优化方法

关联规则是数据挖掘的主要技术之一,是指从一个大型的数据集中发现有趣的关联或相关关系,即从数据集中识别出频繁项集,然后再利用这些频繁集创建描述关联规则的过程.频繁项集挖掘是关联规则挖掘的主要步骤,在频繁项集挖掘中,需要大量进行两个操作:判断两个k-项集是否是前k-1项相同且最后一项不同,即连接步;判断一个项集是否为另一个项集的子集,即剪枝步,通过减少连接操作和剪枝操作的循环次数,以此来提高Apriori算法的效率.     

关联规则Apriori算法

阐述了关联规则的基本概念、Apriori算法及其实验结果分析,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略。     

基于VC 的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apriori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。     

挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法

对文献[1]中给出的算法以及Apriori算法的思想和性能进行了分析，提出一种优化的Apriori算法。该算法较文献[1]的算法更优.     

一种基于事务压缩的关联规则优化算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于事务压缩的关联规则挖掘算法.该算法充分利用Apriori性质,通过减少候选集的组合和减少数据库的扫描来提高挖掘的速度和减少数据库的I/O操作时间的开销,有效提高了关联规则的挖掘效率.并在Apriori算法的基础上设计了Apriori改进算法.     

关联规则Apriori算法的改进研究

对关联规则经典算法中的Apriori算法进行了深入研究与分析,针对其需要反复扫描事务数据库,造成大量I/O开销,影响关联规则挖掘效率这一不足之处,提出了改进,并通过测试程序验证了算法改进的可行性。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进

关联规则的提取是数据挖掘中重要的研究课题,目的在于挖掘事务数据库中有趣的关联,Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法。该文对Apriori算法进行研究,发现该算法存在着一些缺点,并对其进行改进,用实例说明这些改进能够正确有效的实现该算法。     

基于VC＋＋的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apfiori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。     

Apriori算法强项集产生的二维哈希算法

从大型事务数据库中发现关联规则是KDD中的一个重要课题，而如何求得强项集又是关联规则发现的核心问题，特别是低阶强项集求解的方法决定了整个规则发现算法的性能和速度，本文提出的二维哈希算法能较快速地求得低阶强项集，特别是在产生一阶强项集扫描数据库的同时进行二维哈希投影，有利于迅速产生二阶强项集，从而大幅度地提高强项集产生的效率。     

Apriori算法的一种优化方法

介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法――En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。     

基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策分析

随着时代的进步和科学技术的发展,数据资源越来越多,但是信息贫乏的困境却依然无法摆脱,于是如今开始大力对新的数据分析方法和工具进行查找,从海量数据中将有用知识给提取出来。针对如今Apriori算法效率的瓶颈,就需要提出策略来改进本算法。本文简要分析了基于数据挖掘关联规则Apriori算法的优化对策,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

基于十字链表的Apriori改进算法

针对Apriori算法中存在的不足,提出一种把事务数据库映射到十字链表中的改进算法。该算法可以减少连接数据库的次数及事务记录的扫描次数。Apriori算法与改进算法的性能对比分析表明,改进算法能有效提高执行效率。