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多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法

大小:3.17 MB 人氣: 2018-01-05 需要積分:3

  多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領域,但人們對其研究仍不夠深入和完善,缺乏普適性理論與方法.隨著大數(shù)據(jù)處理應用的不斷深入,其研究變得更加迫切.針對上述問題,進行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究.首先,基于概念分層理論給出了數(shù)據(jù)尺度劃分和數(shù)據(jù)尺度的定義以及多尺度數(shù)據(jù)集之間的上下層尺度數(shù)據(jù)集關系;其次,闡明了多尺度數(shù)據(jù)挖掘的定義、研究實質(zhì)和方法分類;最后,提出了多尺度數(shù)據(jù)挖掘算法框架,給出其理論基礎,并將此框架應用于關聯(lián)規(guī)則挖掘,提出了多尺度關聯(lián)規(guī)則挖掘算法MSARMA(multi-scale association rules mining algorithm),實現(xiàn)了多尺度數(shù)據(jù)集之間知識的跨尺度推導.利用IBM T1014DIOOK數(shù)據(jù)集和H省全員人口真實數(shù)據(jù)集對MSARMA算法進行了實驗和分析,實驗結(jié)果表明:算法具有較高的覆蓋率、精確度和較低的支持度估計誤差,是可行且有效的。

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