多维复杂关联规则挖掘算法AIGEP

关联规则数据挖掘算法

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

数据挖掘 2 2024-05-25

静态离散化在多维关联规则挖掘中的应用

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

数据挖掘 1 2024-08-04

基于关联规则的数据挖掘算法

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

数据挖掘 5 2024-05-13

关联规则挖掘的新算法研究

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

数据挖掘 3 2024-07-17

多维关联规则挖掘数据挖掘原理及SPSS-Clementine应用详解

多维关联规则挖掘是根据是否允许同一个维度重复出现，可分为维间的关联规则（不允许同一维度重复出现）和混合维关联规则（允许维度在规则的左右同时出现）。

数据挖掘 1 2024-07-18

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法优化

针对生物信息网络中的数据挖掘问题，如算法精度低、运行速度慢和内存占用大，提出一种基于关联规则映射的优化算法。该算法利用网络数据集之间的关联映射关系，确定数据集的关联规则，并引入挖掘因子和相对误差以提高算法精度。同时，根据多维子空间中数据集的关联程度进行区分，有效挖掘不同数据集。实验结果显示，优化后的算法在提高挖掘精度、减少内存占用和提升计算速度方面具有显著优势。

数据挖掘 2 2024-07-15

数据挖掘 - 关联规则挖掘

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

数据挖掘 3 2024-05-31

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

数据挖掘 2 2024-05-19

挖掘多层关联规则

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

数据挖掘 2 2024-05-25