一种基于关联规则的属性值约简算法

数据约简是数据挖掘中的一个重要领域．将属性值约简和关联规则挖掘相结合．给出了支持度、置信度、属性值重要性的定义．在此基础上．提出一种新的用来进行数据挖掘的算法——基于关联规则的属性值约简算法．     

基于Rough集的数据挖掘在教学评价中的应用

基于粗集的数据挖掘的主要过程是数据预处理、约简及规则提取.为了分析教师教学行为和教学效果之间的关系,以教学评价的数据为基础,利用基于粗糙集的数据挖掘技术进行挖掘.实例研究中采用基于分明矩阵的属性约简算法和启发式属性值约简算法,去掉决策表中的冗余属性和属性值,得到了影响教学效果的关键因素刎和相关规则.     

基于粗糙集理论的值约简及规则提取

结合粗糙集理论和分类规则支持度的概念,提出以值约简后实例的支持度尽可能大作为约简的目标,并给出一种值约简的算法.通过对实例分析表明,该算法能取得较好的效果.文中还讨论了规则集的性质,改进值约简算法得到一种基于粗糙集的规则挖掘算法.实验结果表明,该算法生成规则能够得到令人满意的分类正确率.     

一种基于MapReduce的粗糙集并行属性约简算法

云计算技术是海量数据挖掘的一种高效解决方案,将MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法相结合,提出一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法.该算法提高了粗糙集属性约简算法对大数据的处理能力和效率,并能适应云计算环境.实验结果表明,所提算法具有良好的效率、加速比和可扩展性.     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点.已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理.结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

基于不完备信息系统的分配约简的启发式算法

研究了不完备信息系统下的属性约简,基于相容关系提出一种遗传算法的分配约简算法,算法编码采用了二进制一维编码形式,比较适合地表达了遗传算子.为了加快算法的收敛,在适应值函数中引入了惩罚函数,可以保证所求约简既含较少属性又有较强支持度.在交叉规则中,采用了单点交叉,最大迭代代数被作为停止准则,算法获得较佳的搜索效果.通过实例分析,可以证明该算法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

属性值和属性变化的增量属性约简算法

针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。     

一种最小测试代价约简的改进算法

传统属性约简的目标是在决策表中的所有条件属性中,选择一组分类代价最小的约简,算法构建了测试代价最小的约简.以往的测试代价约简算法查找成功率不够理想,性能不稳定,提出了一种改进的测试代价约简算法.通过运行2个UCI数据集实验,证明算法是有效的,并为提高测试代价约简算法性能提供了新途径.     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Roughsets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理 .基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视 .笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法 ,与传统算法相比 ,该方法更易于在计算机上实现     

基于优势关系粗糙集的地震数据约简和规则提取

针对现有的基于不可分辨关系的数据约简算法在地震数据处理中存在的缺点,提出一个新的优势区分矩阵的定义,并在此基础上给出相应的具有更好约简效率的数据约简算法和规则提取算法.在运用该算法对全国小震目录数据进行的实验中,从上海市地震局提供的44 381条样本数据中挖掘出272条确定性规则,取得了有实际意义的结果.