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1.
一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法 总被引:6,自引:1,他引:6
针对粗糙集理论中的约简这个重要问题进行了研究,引入关联规则挖掘中的支持度和置信度概念,提出一种基于关联规则挖掘算法思想的约简算法,从而得到更有效的约简。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好. 相似文献
3.
设定结论域对于关联规则的挖掘具有重要意义,文章提出一种带结论域不完全相容的关联规则挖掘模型,采用将决策表分解为完全相容与完全不相容的决策表,通过条件属性约简和规则约简,实现关联规则的极小化。 相似文献
4.
基于Rough Set带结论域的关联规则挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
论文构建了一种基于RoughSet(RS)带结论域的强关联规则挖掘模型,采用约简决策表和改进的Apriori算法来挖掘关联规则,提高了关联规则的挖掘效率和挖掘质量,提出并实现了带结论域的关联规则挖掘的解决方案。 相似文献
5.
本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,归纳总结了基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型和属性约简算法,并将其应用于高校教师的成长中。 相似文献
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该文研究了症状间的关联规则,并由它提出了一种约简算法。这种约简算法可以用于处理病案数据库中的数据,从而简化了数据库中的病案数据。 相似文献
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基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤,模型中应用了属性约简和规则约简技术,并给出了该两个技术的算法。 相似文献
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基于粗糙集的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘中的一项核心任务,而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化分析工具,它体现了概念内涵和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系。一个概念内涵与一个关联规则中的闭合项集可以一一对应。提出了一种新有基于概念格的关联规则挖掘算法Arca(Association Rule based Concept lAttice)。Arca算法通过概念矩阵构造部分概念格,使概念格中的每个概念对应一个闭合频繁项集。然后生成一些关联规则,在这些关联规则上通过定义了四个算子来生成了所有关联规则。 相似文献
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在数据挖掘领域,关联规则的挖掘和基于粗糙集理论抽取决策规则是两种截然不同的方法,但在统计意义下两种方法产生的规则基本相同。结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,基于Apriori算法提出一种优化算法,获取具有一定支持度和可信度阈值且不产生冗余的决策规则,以提高粗糙集属性值约简算法的性能。 相似文献
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本文采用一种基于布尔矩阵的频繁集挖掘算法。该算法直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Apriori算法的连接和剪枝,通过不断压缩支持矩阵,不仅节约了存储空间,还提高了算法的效率。 相似文献
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针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高,挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。 相似文献
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一种含负项目的一般化关联规则挖掘算法 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的关联规则是形如A→B反映正项目之间关联关系的蕴涵式,它无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.在表达式中引入负项目,将这种传统的关联规则扩展成包含正、负项目的一般化关联规则.介绍了一般化关联规则的概念及其相关性质定理,并加以证明,提出了一种基于频繁模式树的挖掘混合正、负项目的一般化关联规则的MGPNFP算法,对其性能进行了分析,并比较了MGPNFP算法比现有的挖掘含负项目关联规则的算法所具有的优势. 相似文献
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基于日历的时序关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
以日历格作为框架来研究时序关联规则,提出了一个有效的挖掘算法。在用户指定的日历模式下,首先通过一次扫描产生所有的频繁2项集及相应的1*日历模式,在此基础上产生k*日历模式,并利用聚集性质产生候选K项集及相应的日历模式,最后扫描事务数据库产生所有的频繁项集及其日历模式。实验证明,该算法具有较好的性能。 相似文献