挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则

为了挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则，应用竞争聚集算法将记录在数量型属性上的取值划分成若干个模糊集，接着给出集合值关系数据库上数量型属的模糊关联规则的挖掘算法，此算法能将数量型属性模糊关联规则的挖掘问题转化为布尔属性关联规则的挖掘问题。最后通过一个实例说明挖掘算法的合理性。     

加权关联规则挖掘算法的研究

讨论了加权关联规则的挖掘算法，对布尔型属性，在挖掘算法MINWAL（O）和MINWAL（W）的基础上给出一种改进的加权关联规则挖掘算法，此算法能有效地考虑布尔型属必的重要性和规则中所含属性的个数，对数量型属性，应用竞争聚集算法将数量型属性划分成若干个模糊集，产系统地提出加权模糊关联规则的挖掘算法，此算法能有效地考虑数量型属性的重要性和规则中所含属性的个数，并适用于大型数据库。     

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。     

旅游信息数据挖掘中数量型数据的转化和分析研究

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。其中关联规则(AssociationRules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。本文论述了如何改进关联规则算法,使之可以挖掘数量型数据,并利用改进的关联规则算法对游客数据进行数据挖掘,从而得到一些对旅游经营有用的知识。     

基于模糊关联规则并行挖掘算法的飞行数据处理

针对顺序的模糊关联规则算法在处理海量飞行数据时,由于算法可扩展性低、响应时间过长而带来数据处理的不便,本文采用模糊关联并行挖掘算法,先使用并行的模糊c-2均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界:在用改进的布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.通过飞行数据库进行算法验证,证明了并行算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

预期关联规则集及其基数的定量分析

给定数据库,在不考虑支持度和可信度情况下,事先能否预知最终会挖掘出多少条关联规则,这是个值得研究的问题。为此文中提出预期关联规则的概念,使上述问题转化成为如何计算预期关联规则集基数的问题。分别给出布尔型和数量型两种情况下的计算公式。对于数量型数据集,讨论当转换为布尔型数据后各个项集元素呈现的互斥性质。利用此性质导出一个膨胀矩阵和膨胀算法。该方法相对简洁地解决数量型数据集预期关联规则集基数的计算问题。计算和测试结果都表明,预期关联规则总量随着互斥元素的增加呈现下降趋势。这些结果对于深刻理解关联规则挖掘的实质,进而研发更加高效的挖掘算法十分有益。     

关联规则在肿瘤诊断中的应用

挖掘肿瘤诊断数据库中的关联规则，能为肿瘤诊断提供有用的信息。肿瘤诊断数据库中的属性常为数量型属性，因此如何将数量型属性离散化是挖掘关联规则的难点。竞争聚集算法综合了分层聚类与划分聚类的优点，它能够有效地体现数据的实际分布情况并得到优化的聚类个数，因此能将数量型属性离散化成若干个优化的区间。     

加权模糊关联规则的研究

1 引言关联规则是展示属性-值频繁地在给定的数据集中一起出现的条件,最常见的是对大型超市的事务数据库进行货篮分析,文[1]提出了解决此类问题的布尔型属性关联规则的Apriori算法。数量关联在股市分析、银行存款分析和医疗诊断等众多方面都有重要应用价值。数量关联用来描述数量型属性特征之间的相互关系,用数量型关联规则来表示,如“10％年龄在50-70之间的已婚人员至少拥有两辆汽车”。文[2]首先讨论数量型关联规则,文中的挖掘算法将数量型属性划分成多个区间,但这样的方法会引起划分边界过硬的缺点。     

遗传算法在数量型关联规则提取中的应用

关系数据库中数量属性的关联规则挖掘问题是关联规则挖掘中经常要遇到的问题。该文利用遗传算法解决FCM模糊聚类问题主要是为了避免FCM算法的局部极小问题。利用聚类的结果可以使数量型属性关联规则转换成类别型属性,类别型属性再转化为布尔型属性,这样,即可以使用许多已有关联规则挖掘方法挖掘出有意义的规则。     

基于模糊分类关联规则的分类系统

为了构建高性能的分类系统，应用模糊集软化数量型属性的划分边界，提出了模糊分类关联规则的挖掘算法。由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式，因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解．接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系统，并采用遗传优化算法训练分类系统．实例分析的结果表明，基于模糊分类关联规则的分类系统具有较好的精度和可解释性．     

基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法

针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的发展空间。     

模糊关联规则算法在入侵检测中的应用

提出了一种结合Apriori和Kuok's算法的改进的模糊关联规则算法.在定义隶属函数、决策树结构和规则集相似度的基础上,采用改进的挖掘算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成和时间效率方面都显示了良好的性能.     

一种改进的量化关联规则算法在零售业中的应用

以超市的量化属性为研究对象,提出一种基于模糊聚类和减类聚类的量化关联规则算法.该算法基本思想是把模糊聚类技术融入到离散化过程中,使数据离散到合理的区间,再利用经典的布尔关联规则挖掘算法Apriori进行挖掘.实验证明,这种方法能够有效挖掘量化关联规则,提高交叉销售的可能性.     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

基于RPCL的模糊关联规则挖掘

在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则。     

A novel unsupervised fuzzy clustering method for preprocessing of quantitative attributes in association rule mining

In Association rule mining, the quantitative attribute values are converted into Boolean values using fixed intervals. Conventional association rule mining algorithms are then applied to find relations among the attribute values. These intervals may not be concise and meaningful enough for human users to easily obtain non trivial knowledge from those rules discovered. Clustering techniques can be used for segmenting quantitative values into meaningful groups instead of fixed intervals. But the conventional clustering techniques like k-means and c-means require the user to specify the number of clusters and initial cluster centres. This initialization is one of the major challenges of clustering. A novel fuzzy based unsupervised clustering algorithm proposed by the authors is extended to segment quantitative values into fuzzy clusters in this paper. Membership values of quantitative items in the partitioning fuzzy clusters are used with weighted fuzzy rule mining techniques to find natural association rules. This fuzzy based method for handling quantitative attributes is compared with that of fixed intervals and segmenting using conventional k-means clustering method along with Apriori algorithm.     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。