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數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法報告

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數(shù)據(jù)挖掘算法入門教程資料免費下載

(1)數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)集中的大量數(shù)據(jù)挖掘出有趣知識的過程。 (2)數(shù)據(jù)挖掘,又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn) ( KnowledgeDiscovery in Databases)或知識發(fā)現(xiàn), 它是一個從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規(guī)律等知識的非平凡過程,它與數(shù)據(jù)倉庫有著密切的聯(lián)系。
2018-12-20 16:04:336

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法,你都知道哪些!

當(dāng)前時代大數(shù)據(jù)炙手可熱,數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞,但是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法,外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法,聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類,這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場對算法
2018-11-06 17:07:3319402

從五個方面讓你了解人工智能算法中的Apriori

Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法,也是十大經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法之一。 Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法,主要用于做快速的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。
2018-07-05 14:25:002021

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十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori

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關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘——Apriori算法的基本原理以及改進

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Matlab關(guān)于Apriori算法設(shè)計

本文詳細(xì)介紹了Matlab關(guān)于Apriori算法設(shè)計。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法Apriori使用一種稱作逐層搜索的迭代方法,“K-1項集”用于搜索“K項集”。
2018-02-02 16:20:154662

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怎么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘_如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

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2017-12-31 12:41:544434

什么叫數(shù)據(jù)挖掘_數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解析

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2017-12-31 12:19:4317921

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本文研究了基于Spark的并行數(shù)據(jù)挖掘,并將其應(yīng)用到了流程對象數(shù)據(jù)分析中。文章通過對串行的流程 對象數(shù)據(jù)挖掘算法流的研究,提出了一種基于Spark并行計算框架的并行化算法流解決方案,并通過編 程實現(xiàn)、并行效率測試、算法調(diào)優(yōu),最終得出一個并行效果良好的并行數(shù)據(jù)挖掘方案。該并行方案明顯 提高了計算效率。
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,因此經(jīng)典的序列挖掘算法很難適應(yīng)DNA序列的模式挖掘需要。本文在分析DNA序列的挖掘需求基礎(chǔ)上,提出了一種稱為關(guān)聯(lián)矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。關(guān)聯(lián)矩陣能夠?qū)⑿蛄?b style="color: red">數(shù)據(jù)壓縮成可分析的矩陣形式,所以它的空間緊湊性能夠使得超長的DNA序列能夠在有限的
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2017-11-25 11:38:370

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針對現(xiàn)有的基于垂直格式挖掘頻繁項集采用正交的方式兩兩進行比較耗費大量時間和產(chǎn)生的Tid集可能很大浪費存儲空間的問題,提出了一種基于三角矩陣和差集的垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集的挖掘算法。該算法利用差集解
2017-11-20 10:34:334

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2017-11-17 17:50:530

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操作。應(yīng)用決策樹算法實現(xiàn)油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘與分析,并借助數(shù)據(jù)挖掘插件直觀地向用戶展現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘算法的分析結(jié)果,輔助業(yè)務(wù)管理人員對油氣生產(chǎn)做出指導(dǎo)和決策,促進了中國石油勘探與生產(chǎn)分公司生產(chǎn)管理水平的提高。
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基于Hadoop平臺的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法MRPREPOST

發(fā)展速度趕不上信息量的爆炸式增長,現(xiàn)有的算法在處理大數(shù)據(jù)時顯得力不從心,如Apriori 算法需多次檢索原數(shù)據(jù)庫,容易造成I/O 開銷,F(xiàn)PGrowth 算法在迭代挖掘頻繁時,產(chǎn)生的子樹結(jié)構(gòu)太多,不利于大數(shù)據(jù)挖掘。因此根據(jù)大數(shù)據(jù)環(huán)境的特點,研究相應(yīng)的數(shù)據(jù)
2017-10-31 15:19:5015

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的用電負(fù)荷能效研究(ECALT和APRIORI算法

,降低用電成本,本文試圖利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法甲對大型用電客戶的數(shù)據(jù)進行深度的數(shù)據(jù)挖掘,從而對用電負(fù)荷的能效進行優(yōu)化。關(guān)聯(lián)規(guī)則的傳統(tǒng)算法Apriori 運行效率低下,而Eclat 算法運算時間過長問,因此為了避免上述問題本文提出了一
2017-10-30 16:03:140

嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用實例

針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運行效率不高的問題,提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實現(xiàn)了算法的組件化管理,并將整個數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中,在簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的同時,大大提高
2017-10-17 16:21:390

Apriori算法簡介和聚類分析模型介紹

Apriori 算法挖掘思想:Apriori 算法采用的是逐層搜素的策略,同時依據(jù)其性質(zhì)壓縮搜索空間。而它的性質(zhì)是說,如果一個項集具有頻繁性,則它的所有非空子集也一定是頻繁項集。它的基本思想
2017-09-26 14:57:5017

蟻群算法數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌

蟻群算法數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570

基于Apriori算法的圖書信息管理系統(tǒng)_梁子樂

基于Apriori算法的圖書信息管理系統(tǒng)_梁子樂
2017-03-19 11:31:310

混合云環(huán)境下數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法_李慧琴

混合云環(huán)境下數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法_李慧琴_王俊潔
2017-01-07 20:43:120

基于MapReduce和矩陣的頻繁項集挖掘算法

基于MapReduce和矩陣的頻繁項集挖掘算法_周國軍
2017-01-07 18:39:174

改進Apriori算法在高校學(xué)生信息系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

針對現(xiàn)有高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中大量冗余數(shù)據(jù)挖掘問題,為從中挖掘出隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則,本文采用基于數(shù)組向量的方法對經(jīng)典的Apriori算法改進,并在信息系統(tǒng)中進行具體應(yīng)用研究。以高校學(xué)生信息管理
2016-01-04 14:50:436

數(shù)據(jù)挖掘實驗指導(dǎo)書(算法編程部分)_葉志偉

數(shù)據(jù)挖掘實驗指導(dǎo)書 算法編程部分 yezhiwei
2015-12-23 14:17:544

基于Apriori_Pro算法的輔助知識獲取技術(shù)研究

為了解決產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)知識獲取難的問題,采用了一種新的Apriori Pro改進算法,并且將該算法成功的應(yīng)用于火炮故障診斷專家系統(tǒng)中。實驗結(jié)果顯示改進后的Apriori算法有效的提高了故障診斷知識獲取的準(zhǔn)確性和效率性。
2015-12-21 10:19:399

數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法的改進

為了解決數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法存在的缺陷,提出了一種全新的基于對候選項集處理的改進算法。該算法主要采用一次掃描數(shù)據(jù)庫和對候選項集進行計數(shù)處理的方法,實現(xiàn)了減少
2013-08-19 17:44:3617

基于項目編碼的關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法

針對傳統(tǒng)的Apriori算法挖掘布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集中需不斷掃描數(shù)據(jù)庫,在時間與空間上都存在很大的冗余,尤其在處理海量稠密數(shù)據(jù)時,算法性能急劇下降的問題,本文從減少對
2012-12-17 10:45:5213

改進的基于兩個矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

Apriori及其改進算法可以歸為基于SQL和基于內(nèi)存兩類,為提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率,在分析了一部分二類算法存在效率瓶頸的基礎(chǔ)上,提出了一種高效的改進算法。
2012-05-29 15:11:4120

常用數(shù)據(jù)挖掘算法研究

為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒,研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點,得出可以使
2011-06-08 16:06:2341

關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法的改進

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個重要分支。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中最有影響的經(jīng)典算法。本文在介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念,在分析Apriori算法的基礎(chǔ)上提出一種基于劃分的Apriori改進算
2011-05-13 16:37:0315

一種新的改進Apriori算法

通過對Apriori算法的核心思想進行研究分析,結(jié)合Apriori性質(zhì),對Apriori中連接的步驟進行了改進.通過該方法,可以有效地減少連接步產(chǎn)生的大量無用項集并減少判斷項集子集是否是頻繁項
2010-10-21 16:31:0328

基于圖的頻繁子結(jié)構(gòu)挖掘算法綜述

隨著對大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析需求的增長,從圖集合中挖掘頻繁子圖模式已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點。通過對目前有代表性的頻繁子圖挖掘算法的分析和比較,全面總結(jié)了各算
2010-09-01 09:37:4222

基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用研究

以決策樹數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關(guān)系管理(CRM)中的應(yīng)用為例,進行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試,從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征,從而提高CRM對市場活動和銷售活動的分
2010-08-02 12:18:0816

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori-Partition算法的可視化

關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究內(nèi)容,對關(guān)聯(lián)規(guī)則提取中的Apriori算法進行了分析與研究,針對該算法的運算效率不高,對該算法進行了優(yōu)化。Partition算法以經(jīng)典的Aprio
2010-01-15 13:51:1115

基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則并行挖掘算法的飛行數(shù)據(jù)處理

針對順序的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在處理海量飛行數(shù)據(jù)時,由于算法可擴展性低、響應(yīng)時間過長而帶來數(shù)據(jù)處理的不便,本文采用模糊關(guān)聯(lián)并行挖掘算法,先使用并行的模糊c-2均值算法
2009-12-30 12:51:2012

一種基于矩陣壓縮的Apriori優(yōu)化算法

挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的課題,產(chǎn)生頻繁項集是其中的一個關(guān)鍵步驟。文章提出了一種基于矩陣壓縮的Apriori 優(yōu)化算法,并將該算法Apriori 算法進行了比較。實
2009-12-25 14:21:449

XML快速關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究

本文研究如何快速有效地從XML 數(shù)據(jù)挖掘頻繁模式,提出了從XML 數(shù)據(jù)挖掘頻繁模式的增量式算法FreqtTree。該算法首先將XML 文檔轉(zhuǎn)化成DOM 樹,然后從DOM樹中挖掘所有頻繁模
2009-12-25 14:18:016

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究和應(yīng)用

文中介紹了Apriori 算法,并從逐漸減少掃描的數(shù)據(jù)量和減少掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)兩個方面對Apriori 算法進行優(yōu)化,介紹了AprioriTid 算法和Partition 算法。根據(jù)這兩種算法的優(yōu)勢又將
2009-12-25 13:43:464

一種新的改進的Apriori算法

本文通過對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori 算法的分析和研究,指出了其在具體應(yīng)用中存在的主要問題。提出與以往不同的改進策略:在約簡數(shù)據(jù)庫事務(wù)的同時,生成頻繁項目集和保存具有
2009-12-25 12:59:4011

基于故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘算法研究

本論文以復(fù)雜工業(yè)過程控制系統(tǒng)為研究對象。首先根據(jù)工業(yè)過程數(shù)據(jù)庫特點提出了相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其改進算法,而后通過對工業(yè)過程控制中的故障診斷方面的研究構(gòu)建出了
2009-12-12 15:10:469

時興頻集挖掘算法的辨析

研究了當(dāng)前幾種時興的頻集挖掘算法Apriori,DF,F(xiàn)P-growth 和DCI)及其技術(shù)特點,并對其分類和界定適用范圍。對其算法復(fù)雜性及時空執(zhí)行效率等性能指標(biāo)進行了定性和定量的綜合
2009-11-08 16:55:4814

分類規(guī)則挖掘算法綜述

分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的研究領(lǐng)域。通過介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法,總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點,給出了分類算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293

數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究

通過對Apriori 算法的基本思想和性能的研究分析,指出Apriori 算法存在一些不足。針對這些不足提出了采用比較支持計數(shù)合并頻繁項集和減少掃描數(shù)據(jù)庫記錄個數(shù)兩種方法的CRApriori
2009-09-26 14:32:0715

基于最大模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究

提出了一種基于最大模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,探討了它的實現(xiàn)步驟,最后通過實例說明它是數(shù)據(jù)挖掘中一種有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
2009-09-16 10:44:3112

利用分布式數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)高效查找頻繁項集

數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了發(fā)現(xiàn)有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則從而找到不易發(fā)現(xiàn)的規(guī)律從而對企業(yè)的決策提供幫助,而查找頻繁項集是發(fā)現(xiàn)有效關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ),其基礎(chǔ)算法Apriori 算法。分布式
2009-09-08 14:28:1410

基于Web的數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘算法的研究作為核心,結(jié)合電子商務(wù)平臺的特點深入討論了在現(xiàn)實面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中的應(yīng)用。
2009-09-01 09:46:389

基于用戶興趣導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘

本文在針對關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori 算法的基礎(chǔ)上,為了提高用戶數(shù)據(jù)挖掘的人機交互性能,解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生冗余規(guī)則的問題,提出了基于用戶導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法SQL-IIAR 算法
2009-08-26 11:41:3911

改進的Eclat 數(shù)據(jù)挖掘算法的研究

本文針對兩種常用的頻集算法Apriori 和FP-growth,指出了它們各自的優(yōu)缺點。數(shù)據(jù)庫的表示方法主要有兩大類:水平數(shù)據(jù)表示和垂直數(shù)據(jù)表示。通常,采用垂直數(shù)據(jù)表示的算法的性能
2009-08-18 11:20:1814

基于Apriori改進算法的入侵檢測系統(tǒng)的研究

介紹了入侵檢測系統(tǒng)的基本概念,在分析了現(xiàn)階段入侵檢測系統(tǒng)存在問題的基礎(chǔ)上,提出了一個基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的入侵檢測系統(tǒng),其中主要采用了關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriroi 算法挖掘
2009-08-10 09:25:3221

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶分析中的應(yīng)用

本文在研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和電信客戶分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,研究和提出了基于粗糙集等價關(guān)系的電信客戶分析系統(tǒng),本系統(tǒng)所采用的核心算法,是結(jié)合電信行業(yè)特點,對傳統(tǒng)Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)
2009-08-04 09:28:099

基于知識網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘研究

目前,盡管基于網(wǎng)格計算、知識網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都還不成熟,但隨著研究的不斷深入,數(shù)據(jù)挖掘的工具及其算法也必將在分布性、并行性、靈活性和有效性方面得到進一步發(fā)
2009-06-15 09:16:539

基于“新穎度”的關(guān)聯(lián)挖掘算法An Association R

關(guān)聯(lián)挖掘的目的是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對用戶有用、新穎、重要的關(guān)聯(lián)規(guī)則。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)挖掘算法會產(chǎn)生大量對用戶而言顯而易見的平凡規(guī)則,使那些真正對用戶有用的新穎規(guī)則被
2009-05-25 14:24:3415

高維大數(shù)據(jù)集中頻繁閉合模式的挖掘

高維大數(shù)據(jù)集對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法提出了挑戰(zhàn)。該文把挖掘任務(wù)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(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)分析的孤立點挖掘算法

孤立點挖掘數(shù)據(jù)挖掘的重要研究方向之一,其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不具備數(shù)據(jù)一般特性的數(shù)據(jù)對象。傳統(tǒng)孤立點挖掘算法通常基于項集屬性,不適用于多目標(biāo)決策和綜合評價。該
2009-04-14 09:12:2419

一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法處理大數(shù)據(jù)集的性能,提出一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——FWAR算法。通過建立模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)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(yōu)化方法

介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的經(jīng)典算法――Apriori算法的關(guān)鍵思想。針對傳統(tǒng)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(shù)
2009-04-10 08:48:3119

基于矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

針對一些經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行分析,提出一種基于矩陣的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法把交易數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為0-1矩陣形式,只需進行一次數(shù)據(jù)庫搜索,使用邏輯運算方法發(fā)現(xiàn)頻
2009-04-09 09:11:3415

水平分布數(shù)據(jù)集的隱私保護關(guān)聯(lián)挖掘算法

研究水平分布數(shù)據(jù)集的隱私保護關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。針對現(xiàn)有算法需要多次掃描數(shù)據(jù)集的缺點,提出一種只須對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘淺析

摘要:主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展、定義和任務(wù),討論了常用的挖掘方法和工具,最后舉例介紹了數(shù)據(jù)挖掘的一些應(yīng)用.關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;知識發(fā)現(xiàn);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(dāng)前幾種時興的頻集挖掘算法Apriori,DF,F(xiàn)P-growth 和DCI)及其技術(shù)特點,并對其分類和界定適用范圍。對其算法復(fù)雜性及時空執(zhí)行效率等性能指標(biāo)進行了定性和定量的綜合
2008-10-24 14:50:145

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