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题名区间值属性数据集关联规则挖掘算法仿真
被引量:4
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作者
王晓鹏
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机构
贵州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第1期234-238,共5页
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文摘
对区间值属性数据集进行挖掘,可以有效分析出数据之间的关系。针对现有数据挖掘方法未对大规模数据进行聚类,导致挖掘过程占据内存大,挖掘精度低的问题,提出了一种新的区间值属性数据集挖掘算法。对问题定义、数据准备、数据提取、模式预测和数据聚类等模块进行详细分析,完成区间值属性数据聚类。根据聚类结果,将区间值属性数据分成多个数据集,挑选出能够支持最小支持度的项目集,将这些项目集作为频繁项集,进而提取出数据集之间的关联规则,将关联规则融入数据计算步骤,完成数据挖掘。为验证算法效果,进行仿真,结果表明,相较于传统挖掘算法,所提挖掘算法占用容量更小,挖掘精度更高。
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关键词
区间值属性数据
数据挖掘
关联规则
聚类
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Keywords
Attribute data of interval value
Data mining
Association rule
Cluster
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种含噪数据FCM聚类算法
被引量:1
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作者
李月娥
夏士雄
周勇
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期25-27,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50674086)
国家博士后科学基金资助项目(20070421041)
+1 种基金
中国矿业大学科技基金资助项目(2007B017)
国家博士点基金资助项目(20060290508)
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文摘
针对IADFCM算法在运算过程中忽略区间中点和半宽对区间数分析的问题,给出基于中点、半宽含权重区间数间的欧氏距离,提出一种改进的聚类分析算法,对模拟数据集和实际数据集分别进行仿真实验,实验结果表明,该算法是有效的。
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关键词
模糊C均值算法
IADFCM算法
区间属性数据
含噪数据
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Keywords
Fuzzy C-Means(FCM) algorithm
IADFCM algorithm
interval attribute data
noisy data
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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