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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
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属性约简是粗糙集理论中的重要内容,而获取核属性又通常是计算属性约简的一个关键步骤.为使算法能同时应用于一致和不一致决策表,并精简分辨矩阵中的元素,优化时间性能,文章提出一种改进的分辨矩阵构造方法,构造的过程中充实核属性集,新产生的核集又能进一步优化分辨矩阵的构造.通过实例分析算法,并通过实验验证了该算法是可行有效的. 相似文献
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一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法 总被引：2，自引：1，他引：1
属性约简和值约简是粗糙集理论中的重要内容.文章提出一种适用于决策表的属性值约简改进算法AVRIMC,对分辨矩阵中的每一行,直接利用吸收率和求得的值核信息,优化该行后续元素的构造;最后用UCI数据集进行实验,并与文献中算法相比较,结果表明本算法在保持正确性的基础上,时间性能有一定程度的改进. 相似文献
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