多维复杂关联规则挖掘算法AIGEP

挖掘多层关联规则

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

数据挖掘 24 2024-05-25

关联规则数据挖掘算法

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

数据挖掘 11 2024-05-25

Apriori关联规则算法

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

数据挖掘 11 2024-05-25

关联规则挖掘的新算法研究

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

数据挖掘 17 2024-07-17

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

数据挖掘 16 2024-05-19

加权负关联规则挖掘

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

DB2 11 2024-04-30

关联规则和动态关联规则简介

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

数据挖掘 12 2024-04-30

关联规则算法Apriori学习

来学习关联规则算法Apriori吧！

数据挖掘 22 2024-05-25

静态离散化在多维关联规则挖掘中的应用

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

数据挖掘 11 2024-08-04