一种高效挖掘最大频繁模式的新算法(2006年)

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一，在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式，灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树（PPC-tree）。N-list存储了频繁项集的关键信息，通过该数据结构，我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost，能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素：N-list的紧凑性，基于交集的项目支持计数转换，以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估，并与四种先进算法进行了比较，结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优。尽管在处理稀疏数据集时会消耗更多内存，但其速度仍然超群。

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量增加或局部最优解。为解决这一问题，Rao等人（2011）引入了基于教学的优化(TLBO)算法，该算法无需特定于算法的参数，只需要通用的控制参数，如种群大小。

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是机器学习领域中广泛应用的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。这个超平面被称为最大间隔分类器，通过引入核函数如多项式核、高斯核（RBF）、Sigmoid核等，将低维空间的数据映射到高维空间，有效解决了非线性可分问题。支持向量是离超平面最近的训练样本，对确定超平面的位置至关重要。SVM通过软间隔处理噪声或异常值，允许一定数量的误分类样本，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。优化过程中采用拉格朗日乘子法处理约束优化问题，并转化为对偶形式以便处理高维大规模数据集。在实际应用中，SVM被广泛应用于文本分类、图像识别和生物信息学等领域。

提出了一种基于小波变换和多尺度积局部区域统计量的新型图像融合算法，简称为MPLVDDWT算法。在图像融合过程中，利用多尺度积实现了有效的去噪，有助于突出融合图像的细节特征。作者采用熵和标准偏差等统计评价指标，验证了算法在保留原始图像信息的同时，增强了图像的细节信息。实验结果显示，该方法在医学图像处理中具有显著的应用潜力。