多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法
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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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