挖掘关联规则的新方法

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

以支持向量机（SVM）为代表的机器学习算法在数据挖掘中发挥着重要作用。SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。在数据挖掘中，SVM因其处理高维数据和非线性数据的能力而受到青睐。 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。

在数据挖掘领域，支持向量机是一种新兴且强有力的技术。它是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。支持向量机通过在高维特征空间中查找最佳决策边界来工作，该边界将不同类别的点分开。这使其在处理复杂数据集和识别非线性关系方面特别有效。

随着软件工程的发展，评估软件产品变得日益重要。传统的主观经验和有限数据集评估方法准确性有限。为解决这一问题，尹云飞等人提出了一种创新的基于数据挖掘的模块评估新方法，采用模糊聚类技术提高评估精确度和有效性。

中国农业大学邓乃扬教授编著的专著，全面讲解支持向量机的原理、方法和应用。

支持向量机在数据挖掘中的应用主要体现在以下两个方面： 线性可分与非线性映射：在面对线性不可分的问题时，支持向量机通过使用非线性映射算法将低维空间的线性不可分样本转换为高维特征空间。此举实现了在高维特征空间中的线性可分，从而使得在高维空间对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 结构风险最小化：支持向量机基于结构风险最小化理论，构建了特征空间中的最优分割超平面。这样一来，学习器能够获得全局最优解，并在样本空间中以某种概率控制期望风险的上界。

利用神经网络、逻辑回归和决策图表结合的新方法，开发了一种创新的破产/风险模型。新的变量选择过程使得该模型显著超越了传统商业模型。

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。

在大数据环境下，关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一。它基于约束来发现数据中的关联性，包括知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束和兴趣度约束等。