关联规则挖掘的DMX实现,曹钦,梁山,DMX(DataMiningeXtensions,数据挖掘扩展)是OLEDBforDM规范支持的数据挖掘查询语言,支持数据挖掘系统直接对关系数据库进行挖掘,是数�
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针对时间序列关联规则挖掘存在时间复杂度高、效率低等问题,将基于SFVS统计特征矢量符号化的时间序列表示方法引入到时序关联规则发现中,利用描述时序数据统计特征的均值与方差分别作为描述其平均值及发散程度的
进化过程中种群多样性降低导致的收敛极大限制了进化算法的求解质量与搜索效率。调整种群元素策略利用进化算法收敛本性,在进化过程中向进化种群加入优势元素和随机元素,调整种群元素构成。经共生进化算法求解复杂柔
基于最大关联规则的文本分类,何玉,冯剑琳,提出了一种新颖的、基于最大关联的文本分类方法-SAT-MOD。在文本分类中,以往的方法在挖掘频繁项集和关联规则的时候,往往是将整个
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ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力,但依然会出现一些不完备信息。利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息,对遗失属性进行填充,从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善,
提出一种基于事务互补的双向挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集；该算法通过二进制的逻辑操作,用自顶向下策略和事务补集方式双向产生频繁候选项,并在计算支持数时用事务特征减少搜索事务数；通过与其他算法
基于SVM的金融时间序列分析的研究,刘迪,,本文通过比较支持向量机(SVM)和自回归移动平均模型(ARIMA)在金融时间序列回归分析的实验,提出了一种新的SVM和ARIMA的组合模型。该模
