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11.
基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现 总被引:2,自引:0,他引:2
针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性. 相似文献
12.
频繁模式不能反映模式内部各项目之间的关联和相关关系,频繁关联模式挖掘与孥繁相关苎式兰苎已越来越受到人们的重视.按照相关模式定义,如果一个模式是相关模式,其超模式一定是相关模式,最小频繁相关模式挖掘将大大减少挖掘出来的数量,有利于用户分析.给出最小频繁相关模式挖掘算法,并在标准数据挖掘数据集蘑菇数据上测试,实验证明算法是正确有效的. 相似文献
13.
14.
在交易数据库的挖掘研究中,模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度,以便帮助用户决策。为解决这类问题,设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型超期望模式。实验结果表明这种模式在模式评价和模式预测方面很有效,它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。 相似文献
15.
针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性. 相似文献
16.
挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题.为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出.其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少.通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm).通过分析比较,显示此算法是有效的. 相似文献
17.
杨君锐 《长安大学学报(自然科学版)》2004,24(6):102-110
针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。 相似文献
18.
提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。 相似文献
19.
在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。 相似文献
20.
缺陷检测一般包括静态分析与人工确认两个阶段.静态缺陷检测工具报告大量警报,但是主要的警报确认工作仍然由人工完成,这是一件费时费力的工作.巨大的确认投入,会导致测试人员和管理人员拒绝使用该静态检测工具.为了辅助警报确认工作,提出一种基于警报踪迹挖掘的警报分类方法,使用该方法挖掘警报踪迹进而将代码结构相似警报分为一类,使得分类后的最终警报报告更加易于人工确认.实验表明,该方法能够在较大规模的软件测试过程中分类测试结果,提高警报确认效率. 相似文献