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數據挖掘Apriori算法報告

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關聯挖掘的目的是從大量數據中發現對用戶有用、新穎、重要的關聯規則。傳統的關聯挖掘算法會產生大量對用戶而言顯而易見的平凡規則,使那些真正對用戶有用的新穎規則被
2009-05-25 14:24:3415

高維大數據集中頻繁閉合模式的挖掘

高維大數據集對現有的數據挖掘算法提出了挑戰。該文把挖掘任務分解為挖掘頻繁長模式與短模式2 個子問題,提出一種在高維大數據集中挖掘長項集的算法,即inter-transaction。該
2009-04-17 08:41:4027

基于灰色關聯分析的孤立點挖掘算法

孤立點挖掘數據挖掘的重要研究方向之一,其目標是發現數據集中不具備數據一般特性的數據對象。傳統孤立點挖掘算法通常基于項集屬性,不適用于多目標決策和綜合評價。該
2009-04-14 09:12:2419

一種新的模糊加權關聯規則挖掘算法

為了提高關聯規則挖掘算法處理大數據集的性能,提出一種新的模糊加權關聯規則挖掘算法——FWAR算法。通過建立模糊加權關聯規則模型生成候選項目集,并進行剪枝,新建的模型
2009-04-13 09:56:3816

Apriori算法的一種優化方法

介紹關聯規則挖掘中的經典算法――Apriori算法的關鍵思想。針對傳統Apriori算法效率上的不足,提出一種改進的Apriori算法――En-Apriori算法。該算法采用矩陣的方法,只須掃描一遍數
2009-04-10 08:48:3119

基于矩陣的關聯規則挖掘算法

針對一些經典的關聯規則算法進行分析,提出一種基于矩陣的高效關聯規則挖掘算法。該算法把交易數據庫轉化為0-1矩陣形式,只需進行一次數據庫搜索,使用邏輯運算方法發現頻
2009-04-09 09:11:3415

水平分布數據集的隱私保護關聯挖掘算法

研究水平分布數據集的隱私保護關聯規則挖掘算法。針對現有算法需要多次掃描數據集的缺點,提出一種只須對數據集進行2次掃描、基于分布式FP-tree的隱私保護挖掘算法。該算法
2009-03-31 10:12:3220

數據挖掘淺析

摘要:主要介紹了數據挖掘的產生、發展、定義和任務,討論了常用的挖掘方法和工具,最后舉例介紹了數據挖掘的一些應用.關鍵詞:數據挖掘;知識發現;決策樹 Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:1212

時興頻集挖掘算法的辨析

研究了當前幾種時興的頻集挖掘算法Apriori,DF,FP-growth 和DCI)及其技術特點,并對其分類和界定適用范圍。對其算法復雜性及時空執行效率等性能指標進行了定性和定量的綜合
2008-10-24 14:50:145

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