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无线电频谱占用预测是认知无线电研究中的关键技术,针对传统频谱占用预测方法中只能进行单步长预测,多步长预测效果下降明显的问题,借鉴Apriori算法中查找频繁项集的思想,提出一种基于关联规则挖掘的多步长
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术。关联规则作为数据挖掘的最重要的方法之一，近些年在时间序列数据挖掘中得到了广泛的应用。旨在发现大量的数据中项集之间有趣的关联和相关联系。关联规则最经典的算法是Rake
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数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
机器学习中关联规则挖掘算法，其中最有效和有影响的算法为Apriori， DHP 和PARTITION， FPGrowth。
关联规则挖掘 通过提及最小支持对一组数据执行Apriori Alogrithm对不同置信度的最低置信度水平生成的关联规则执行了Apriori Alogrithm对一组数据进行了装箱后对其进行了FP增长
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