在挖掘分类规则性能对比中，各算法效率从高到低的排序是MSC、FPGrowth(s2)Apriori(s2),并且MSC的效率比其它算法均高结束语本文介绍多支持率分类规则挖掘算法MSC，该算法主要是面向商业数据中分类模式分布不均匀特点，采用多支持率方法，能很好
数据挖掘和分类规则挖掘.PDF,重庆大学硕士学位论文2数据挖掘与分类规则挖掘2数据挖掘与分类规则挖掘2.1数据挖掘的产生随着信息化技术的广泛应用，以及人们认识和管理水平的提高，对客观世界的描述更加全面，也同时产生大量的存储数据（即：海量数据）。
1998KDD0摘要分类规则挖掘旨在发现数据库中的一小组规则，形成一个准确的分类器。关联规则挖掘发现数据库中存在的所有满足最小支持度和最小置信度约束的规则。对于关联规则挖掘，发现的目标不是预先确定的，而对于分类规则挖掘，则只有一个预先确定的目标。
计算技术与自动化Vol24．N。42O05年12月ComputingTechnofogyandAu[omati。nDec2005文章编号：1003—6199C2005）04—0083～05_种新的基于FP～growth算法的关联分类规则挖掘方法（1．重庆变通学院计算机与信息学院重庆40000000074；2重庆大学计算机学院重庆400044）摘要：提出了一个基于关联规则的白适应分类规则...
4论文的舅标和结构1．4．重论文的王终零论文研究工作是结台潼家禽然辩学纂垒项耳“基于中观审计的数据挖掘”（70371015）－3－东南大学硕士学位论文相关强务而展歼的．论文主要说明了作者在隐私保护分类规则挖掘方斌的研究工作，主簧内
数据挖掘之分类算法的研究摘要：对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析；综述了不同分类算法的思想和特性，决策树分类算法能够很好地处理噪声数据，但只能对规模较小的训练样本集有效；贝叶斯分类算法精度高、速度快、错误率低、但分类不够准确；传统的基于关联规则算法分类算法...
一、基于关联规则的分类介绍频繁模式和对应的关联或相关规则在一定程度上刻画了属性条件与类标号之间的有趣联系，因此将关联规则挖掘用于分类也会产生比较好的效果。关联规则就是在给定训练项集上频繁出现的项集与项集之间的一种紧密的联系。
发现的规则相对较全面"\基于数据库技术的分类算法虽然数据挖掘研究的兴起是由数据库领域的研究人员掀起的!然而至今为止提出的大多数算法则图2从训练集3456中学习到的%&’模型没有利用数据库的相关技术!数据挖掘应用也很难与数据库系统...
PAGE、毕业设计（论文）题目决策树模型在客户分类中的应用系（院）经济与管理系专业信息管理与信息系统班级2008级1班学生姓名学号2008060142指导教师职称讲师二〇一三年六月滨州学院本科毕业设计（论文）PAGEI决策树模型在客户分类中的应用摘要数据挖掘技术，尤其…
那么这个分类器就称为最大间隔分类器。四、数据挖掘十大经典算法(4)AprioriApriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
分类规则挖掘算法研究与应用,王蓓,琚春华,本文提出一种多支持率分类规则挖掘算法MSC,采用分类频繁模式树组织频繁模式集、应用数组表示模式支持子集,并采用多支...
东北大学硕士学位论文分类规则挖掘的研究及其在E-Services中的实现姓名:江志纲申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:王大玲2003.1.1查!!查堂...
内容提示:东北大学硕士学位论文分类规则挖掘的研究及其在E-Services中的实现姓名:江志纲申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:王大玲2003.1.1查...
文档格式:.pdf文档页数:5页文档大小:384.18K文档热度:文档分类:论文--管理论文系统标签:算法规则挖掘蚂蚁分类信息量
1余远;基于形式概念分析分类规则挖掘的关键问题研究[D];中国矿业大学(北京);2009年中国硕士学位论文全文数据库前10条1陈超;工业用泵的状态监测与故障诊断方法研究[D];华北...
郑州大学硕士学位论文摘要目前,利用形式概念分析来进行数据挖掘的研究得到了相关学者的广泛关注。他们提出了相应的概念格构造算法,并利用形式概念分析进行...
基于遗传算法的分类规则挖掘研究.pdf文档介绍:青岛大学硕士学位论文基于遗传算法的分类规则挖掘研究姓名:阮家港申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导...
硕士博士毕业论文—基于遗传算法的分类规则挖掘研究
快速分类关联规则挖掘算法研究-计算机应用技术专业毕业论文.docx关闭预览想预览更多内容,点击免费在线预览全文免费在线预览全文AbstractWithAbstractWit...
2张志恒;花拥军;;基于粗糙集的数据挖掘技术在企业财务危机预测中的应用[A];全国第九届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2005年3邢敬宏;张明新;李向伟;;基于粗糙集的分...