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数据挖掘关联规则Apriori算法的一种新改进:一、概述本篇博文主要阐述数据挖掘相关的关联规则挖掘的算法(Apriori算法)。主要介绍关联规则的基|下载前务必先预览,自己验证一下是不是你要下载的文档
Apriori算法是一种常用于关联规则挖掘的数据挖掘算法,它能够在大规模数据集中发现项集之间的关联关系。通过对事务数据进行扫描和计数,Apriori算法可以从中寻找频繁项集,并根据设定的最小支持度和置
布尔时间序列中的关联规则挖掘较难处理, 因为多数关联规则仅挖掘不同事务共同出现的规则, 却难以体现同一事件在不同时间内动态变化间的关联性. 鉴于此, 提出一种新的关联规则挖掘框架, 利用常量化表示布尔
在数据挖掘隐私保护进行协作数据分析时,部分数据集可能分属不同的数据对象,处理时就需要采取不同的数据失真方法.提出了一组全新的数据失真优化策略,通过将属性划分与奇异值分解法(SVD)、非负矩阵因子分解法
一种集成化的数据挖掘方法,邢冬丽,陈文成,本文主要探讨了本体与上下文知识的集成化表示方法,包括上下文知识分类方法、如何在本体描述方法上扩展上下文知识及上下文知识转
对apriori进行了扩充,实现了模糊关联规则的挖掘
研究了区间直觉模糊熵。证明了三个直觉模糊熵公式的等价性。对直觉模糊熵公式进行推广,引入一个新的区间直觉模糊熵公式,该熵公式满足区间糊熵的公理化直觉模定义的4个条件。
论文研究-一种模糊偏好的群体决策方法.pdf, 用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法:贴近度法和多数规则法,将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系;证明了贴近度法比多数规则法
提出了一种在图像DCT域内的信息隐藏方法。为了在保证隐秘图像视觉质量可以接受的前提下,有效提高载体图像的信息隐藏量,首先根据HVS特征和模糊理论将载体图像的各个DCT子块分为三类,然后根据DCT子块的
论文研究-一种新的模糊群体决策方法.pdf, 在相似性函数概念的基础上 ,定义了新的相似性函数 ,使得相似性函数应用范围得到了拓展 .并提出一种新的模糊群体决策方法 ,采用正的梯形模糊数来表示决策者
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