关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法,用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。
挖掘关联规则的新方法
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在支持向量机中,将数据点映射到更高维的特征空间,并使用超平面将数据点分隔开来。超平面是特征空间中将不同类别的点分开的决策边界。SVM的目标是找到最佳超平面,使超平面与支持向量(距离超平面最近的数据点)之间的间隔最大化。
SVM在数据挖掘中广泛应用于图像分类、文本分类、自然语言处理、生物信息学等领域。通过优化超平面和支持向量,SVM能够有效解决复杂的数据挖掘问题。
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