基于模糊聚类的模糊关联规则挖掘

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。     

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。     

基于模糊聚类的关联规则优化算法

关联规则一直都是数据挖掘的热点.近些年模糊关联规则的出现是为了解决应用传统算法挖掘数量型数据集时出现的"边界问题".本文提出先用模糊聚类的方法映射数据集,在搜索模糊频繁项集时采用升维与降维相结合的方式.     

基于模糊关联规则挖掘的模糊入侵检测

论文把模糊关联规则挖掘算法引入到网络的入侵检测,利用该算法从网络数据集中提取出具有较高可信性和完备性的模糊规则,并利用这些规则设计和实现用于入侵检测的模糊分类器。同时,针对模糊关联规则挖掘算法,利用K-means聚类算法建立属性的模糊集和模糊隶属函数,并提出了一种双置信度算法以增加模糊规则的有效性和完备性。最后,给出了详实的实验过程和结果,以此来验证提出的模糊入侵检测方法的有效性。     

基于聚类和模糊关联规则的中医药对量效分析*

以数据挖掘为技术手段,对方剂中药对的量效关联进行分析,主要工作包括：根据中药方剂中药物剂量分布的一般规律,用聚类方法自动划分药物剂量的模糊区间;基于模糊关联规则的概念,提出药对量效关联规则的挖掘算法;对所提出的算法进行了实现和验证。结果表明,基于聚类和模糊关联规则挖掘的中医药对量效关联分析符合中医药的基本特点,挖掘出的知识具有较高的正确率。     

交通事故的多维关联规则分析

城市机动车数量的增加已经导致城市交通事故的频繁发生,能否对已发生事故作出正确的分析将直接影响到能否对未来类似事故的成功避免。本文提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术分析大量交通事故记录的方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律,并将这些规律作为现实中作出预防举措的依据。     

基于模糊类层次的广义模糊关联规则挖掘

项目的分类通常是呈模糊类层次,该文基于模糊类层次的概念,讨论模糊关联规则支持度和置信度的计算,并给出挖掘广义模糊关联规则的两个扩展算法。     

基于模糊聚类的模糊关联规则在流程企业中的应用

采用数据挖掘中的模糊聚类分析了流程企业中历史数据的区间值,然后用模糊关联规则挖掘出有用的规则。首先阐述了模糊聚类的RFCM算法和关联规则的Apriori算法的内容,分析了实现模糊关联规则的Fuzzy_ClustApriori算法流程,并用RFCM算法对实际数据进行分析,得到不同类别的模糊数。根据Fuzzy_ClustApriori算法的步骤对模糊化的参数点进行处理,得到了有价值的模糊规则,为流程企业的生产优化提供了理论依据。     

模糊聚类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经常要遇到的问题。该文利用改进的FCM进行模糊聚类，主要是解决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向类别型属性转换，类别型属性再转化为布尔型属性，这样，便可以从许多关联规则的挖掘方法中找出有意义的规则。     

关联规则在道路交通事故中的应用研究

针对近年来交通事故的频繁发生,本文提出了使用数据挖掘领域中的关联规则分析大量道路交通事故记录的方法,以便找出交通事故中各属性之间的关联,为交通管理部门采取预防举措提供依据。研究表明,该方法在道路交通事故的研究中有着良好的应用前景,能够挖掘出大量符合真实规律的关联规则。     

模糊分割在关联规则挖掘中的应用

关联是数据挖掘领域的一个重要研究课题.如何有效地推导出关联规则,在过去已经有许多方法相继被提出,但大部分的方法对于数值型数据的处理、渐进式挖掘以及在线挖掘等问题无法有效地同时加以处理.因此,本文通过对单层次关联规则的研究,提出了以模糊分割与数据方阵为基础的算法来解决上述问题.     

基于矩阵加权关联规则的区间模糊C均值聚类

提出一种基于矩阵加权关联规则的区间模糊C均值聚类算法。根据支持度和可信度对矩阵构造关联规则,在关联规则的基础上进行区间模糊C均值聚类。由样本数量的大小来调整区间的影响因子a以达到最优聚类。该算法在解决小型文本时精度优于传统算法(如k-means),在解决多维数据时效率较理想。理论和实验表明,该算法可以在一定程度上提高聚类结果的质量和算法效率。     

模糊关联规则挖掘在电力负荷预测中的应用

提出了一种基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测新方法，采用模糊C-均值算法对连续型属性域上的历史数据进行分类并模糊化，应用文中提出的模糊关联规则挖掘算法挖掘出电力负荷量与其相关环境变量间潜在的有效模糊关联规则。利用这些规则进行匹配预测，得到电力负荷量模糊化的预测结果；最后将其反模糊化，得出预测值。给出了实验仿真结果，表明了该方法的有效性。     

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。     

模糊关联规则的数据挖掘

1 引言关联规则是指包含了一组对象间特定关联关系的规则。由于关联规则的挖掘有着广阔的应用背景,因此,人们对关联规则的挖掘算法作了大量的研究。从离散的布尔型变量、枚举型变量分析到连续的数值型变量分析;从平面的单事务项内部关系的分析到立体N维的多事务项之间关系的分析;从集中式的整体的静     

基于关联规则的日志分析系统的研究与设计

日志文件作为系统和网络用户行为的记录管理工具,对保护系统安全,方便调查系统故障,监控系统运行状况起着极其重要的作用。该文提出了一个基于关联规则的日志分析系统,将数据挖掘技术运用在日志分析中,并针对挖掘的数据特点对Apriori算法进行了改进。日志分析系统可以利用关联规则对日志进行分析获取其中所蕴合的重要信息。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究及应用

提出了一种基于粗糙集理论的关联规则算法,使用粗糙集理论对数据进行预处理,同时使用属性限制避免挖掘无用的关联规则,挖掘出来的关联规则是分类规则,可以对未知数据进行分类;使用规则过滤去除冗余规则,只保留本质的、一般的规则。通过对网络安全审计数据的分析的试验表明,该方法是行之有效的。     

基于线性链表的模糊关联规则挖掘

为改进现有模糊关联规则挖掘算法的不足,提出了一种基于线性链表的模糊关联规则挖掘算法。算法利用线性链表只存储有用的事务数据库信息,并不断利用前期的运算结果对之进行简化,减少了数据的存储开销及扫描时间,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的效率。比较分析以及实验表明,该算法对于挖掘模糊关联规则是快速而有效的。