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  1. Apriori算法的一种优化方法.pdf

  2. Apriori 算法的一种优化方法 ：介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori 算法的关键思想。针对传统 Apriori 算法效率上的不足，提出一种改进的 Apriori 算 法――En-Apriori 算法。该算法采用矩阵的方法，只须扫描一遍数据库，同时优化了连接操作，较好地提高了算法的效率。实验结果表明， En-Apriori算法优于Apriori算法，具有较好的实用性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-09
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：tadeyima

  1. 二级C语言公共基础知识

  2. （内有最新习题和ppt教程） 最新二级公共基础知识填空40题+80选择题 (1) 算法的复杂度主要包括______复杂度和空间复杂度。 答：时间 (2) 数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的______。 答：模式#逻辑模式#概念模式 (3) 若按功能划分，软件测试的方法通常分为白盒测试方法和______测试方法。 答：黑盒 (4) 如果一个工人可管理多个设施，而一个设施只被一个工人管理，则实体"工人"与实体"设备"之间存在______联系。 答：一对多 #1：N#1:n (5

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-11-20
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：ym1030

  1. 地理信息系统算法基础.rar

  2. 第1章算法设计和分析 1．1概述 1．2算法设计原则 1．3算法复杂性的度量 1．3．1时间复杂性 1．3．2空间复杂性 1．4最优算法 1．5算法的评价 1．5．1如何估计算法运行时间 1．5．2最坏情况和平均情况的分析 1．5．3平摊分析 1．5．4输入大小和问题实例 思考题 第2章GIS算法的计算几何基础 2．1维数扩展的9交集模型 2．1．1概述 2．1．2模型介绍 2．1．3空间关系的判定 2．2矢量的概念 2．2．1矢量加减法 2．2．2矢量叉积 2．3折线段的拐向判断 2．4判断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：xue12300

  1. CRM系统挖掘算法效率的改进

  2. 摘　要: 目前金融业客户关系管理( CRM ) 数据挖掘系统所 采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间 效率等方面性能较差。该文分析了CRM 系统特性、实施模 型、模型挖掘以及CRM 数据挖掘系统体系结构; 结合时态 关联规则挖掘的特点, 采取FCQ 算法数据转换策略, 引入领 域知识的泛化层次表; 在算法的第二次迭代使用Hash 技术 连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规 模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率, 提高了 系统运行的速度与效率, 为管理者提供

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-26
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：bufery

  1. 一种基于特征扩展的中文短文本分类方法

  2. :针对短文本所描述信号弱的特点,提出一种基于特征扩展的中文短文本分类方法。该方法首先利用FP- Growth算法挖掘训练集特征项与测试集特征项之间的共现关系,然后用得到的关联规则对短文本测试文档中的概念词语进行特征扩展。同时,引入语义信息并且改进了知网中DEF词条的描述能力公式,在此基础上对中文短文本进行分类。实验证明,这种方法具有高的分类性能,其微平均和宏平均值都高于常规的文本分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-11
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：hutaoer06051

  1. 关联规则挖掘方法的改进

  2. 关联规则挖掘方法的改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-14
    • 文件大小：1013kb
    • 提供者：doriszhong

  1. FP-Growth算法的改进

  2. 基于FP树的FP.Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要两次扫描事务集来建立FP树,这不仅降低了算法的效率,而且给数据库服务器带来负担.在原有经典FP.Growth算法的基础上,提出一种基于二维表的方法对原算法进行改进,改进算法通过使用二维向量记录频繁度仅需遍历一次事务集,从而省略FP.Growth算法在生成新条件FP树时对条件模式基的第一次遍历,大大缩短了建立FP树的时间。实验结果表明,该算法的改进优于经典算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-15
    • 文件大小：372kb
    • 提供者：logic892

  1. Apriori关联规则算法

  2. Apriori关联规则算法源代码目前已提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最 为经典的是Ap riori算法[ 123 ] ,算法思想是使用逐层搜索的迭代方法。算法主要包括三个步骤:连接步、剪枝步和扫描数据库。而本文通过对剪枝步和扫描数 据库这2个步骤进行改进,从而对整个Ap riori算法进行改进。

  3. 所属分类：C

  1. 基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法

  2. 利用模糊C一均值聚类算法对数据库 中的连续属性进行离散纯；然后，在诧基础上提出一转改进媳模糊荚联算法挖掘分类关联娩烈；最后，逶过砖募挽粼 和模式慧海的兼容拣指标采掏避特征向量，构建支持向薰辊酶分类器模型。实验结果表明，该方法具有较高的分獒 识别能力和分类效奉。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-10-22
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：q77077

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：q6115759

  1. 基于改进的遗传算法的关联规则挖掘

  2. 论文 基于改进的遗传算法的关联规则挖掘 数据挖掘(Data Mining)是一门交叉学科，把 人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到 从数据中挖掘知识，提供决策支持。它包含很多 技术与方法，其中关联规则挖掘是一项非常重要 的技术，是数据挖掘的一个主要研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-05
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：shapolang

  1. 基于关联规则的用户日志挖掘研究

  2. 主要研究关联规则挖掘在W．eb日志挖掘中的应用。首先介绍了W-eb数 据挖掘的含义、流程和分类。其次，本文对W曲日志挖掘进行了深入的探讨， 这一部分主要讨论了W曲日志数据的采集和预处理的各个步骤以及各步骤常用 的技术方法，另外本文还给出了Wreb日志模式发现过程中常用的技术以及Wreb 日志挖掘的应用领域。之后，本文仔细研究了数据挖掘中的关联规则挖掘，文中 先是给出了关联规则挖掘的基本概念，然后对两个经典算法Apriori和Eclat进行 研究，重点给出了两个算法的思想和执行过程并分析了它们的

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_38176100

  1. 最小支持度为区间值的加权Apriori算法

  2. 为解决经典Apriori算法中最小支持度设定不当和数据库中各项目的重要程度不易给出的问题,采用区间量化方法计算出最小支持度满足的一个区间,用区间值代替单一的最小支持度.并根据引入的可能度概念对改进算法进行剪枝的策略,提出项目权重和最小支持度都为区间值的加权关联规则挖掘算法.通过UCI上的数据集对比改进算法和经典算法的性能.研究结果表明:改进算法解决了最小支持度设定过高或过低所带来的问题,并提高了算法的运行速度及有效率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：941kb
    • 提供者：weixin_38708841

  1. 结合变异机制和量子PSO的关联规则挖掘算法

  2. 针对数据集中的关联规则挖掘问题,提出一种基于改进量子粒子群优化(improved quantum particle swarm optimization,IQPSO)算法的关联规则挖掘方法。首先,将数据实例以量子比特形式表示,构建一个基于量子进化算法(quantum evolutionary algorithm,QEA)的关联规则挖掘基础框架。然后,在该基础框架上,采用新的量子角度更新公式,即使用QPSO代替QEA实现关联规则挖掘。最后,为了进一步提高QPSO算法的收敛性能,融入变异机制和动态惯

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：903kb
    • 提供者：weixin_38727980

  1. 关联规则在艺术品股票预测方面的应用

  2. 股票市场瞬息万变，每天产生大量的交易数据。随着艺术品股票市场的兴起，越来越多的人投资于艺术品股票。由于艺术品股票价格受多方面的影响，需要寻求更为有效的方法来对艺术品交易市场进行预测。利用Apriori算法的改进算法对艺术品股票进行关联规则挖掘，得到艺术品股票之间的关联关系，进而对投资者做出正确决策有一定的辅助作用，防止投资者盲目投资，降低艺术品股票市场交易风险。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：weixin_38682790

  1. 基于垂直分布方法的关联规则算法及改进

  2. 数据挖掘中的关联规则挖掘近些年一直是人们研究的热点。但是关联规则挖掘的经典算法Apriori存在着挖掘效率低、系统开销大等问题。AprioriTid、DIC等算法，也仅从某一方面进行了改进。针对上述问题，提出了一种新的改进算法，新算法从三大方面对原有的算法进行了改进，以此提高算法的效率，降低系统的开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：342kb
    • 提供者：weixin_38556189

  1. 一种基于特征扩展的中文短文本分类方法

  2. 针对短文本所描述信号弱的特点,提出一种基于特征扩展的中文短文本分类方法。该方法首先利用FP-Growth算法挖掘训练集特征项与测试集特征项之间的共现关系,然后用得到的关联规则对短文本测试文档中的概念词语进行特征扩展。同时,引入语义信息并且改进了知网中DEF词条的描述能力公式,在此基础上对中文短文本进行分类。实验证明,这种方法具有高的分类性能,其微平均和宏平均值都高于常规的文本分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：weixin_38602098

  1.  数据挖掘Apriori算法的改进

  2. 为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷，提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法，实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明，改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点，达到了提高数据挖掘效率和准确性的要求。

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘技术在医院信息管理系统当中的应用

  2. 针对传统数据挖掘算法在面向大型数据库挖掘中存在的缺点，提出一种改进的优化方法，通过对发现频繁项集和产生关联规则两个环节进行优化，并将其应用到医院信息管理系统中的临床诊疗数据库中进行验证，大大提高了病人病例挖掘的效率，为现代医院信息化管理提供参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：576kb
    • 提供者：weixin_38514620
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