含有类别属性数据库中联系性规则的挖掘

通过类型转换技术，探讨在含有类别属性数据库中提取联系性规则的问题，给出相应的数据结构和算法，并对实验结果做了定量分析     

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．     

基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·     

异质数据集关联规则挖掘

针对存在的关联规则挖掘算法不能有效地在异质数据集中进行,本文首先使用领域本体方法处理数据集中的异质现象,然后提出了一种有效的XML异质数据集关联规则挖掘算法,实验结果表明该算法在挖掘速度和挖掘时在对内存的占用方面都优于现有的算法。     

挖掘关联规则的数组方法

讨论了在大数据库上挖掘关联规则的数组方法.给出了一个数组方法,它效率更高,扫描整个数据库最多两遍.     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．     

聚类多维数字属性的关联规则

提出一种有效开采多维数字属性关联规则的算法。为解决返回规则太多的问题，利用聚类技术把开采出来的关联规则进行分类，从而使所开采的规则量显著减少，同时使得结果更易理解。     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

基于数据挖掘关联规则的微粒群算法

本文在对微粒群算法进行改进的基础上,提出了基于数据挖掘关联规则的微粒群算法,理论分析和仿真结果表明该算法是有效的.     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

数据挖掘中关联规则及聚类并行算法研究

数据挖掘在各行业发挥着越来越重要的作用,随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模计算在数据挖掘中的应用,挖掘算法处理海量数据的能力问题日益突出。研究并行算法是解决这一问题的有效途径,该文对常见的数据挖掘关联规则及聚类并行算法进行了研究探讨。     

一种自适应快速关联规则挖掘算法

提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法——自适应快速关联规则提取算法。该算法以经典的Apriori算法及其他各种优化算法为基础，引入了自适应步长和扫描树的概念，并采用修剪法对Apriori算法进行了改进。理论分析与实验结果表明，该算法比Apriori算法的应用效率高，同时也证实了其有效性。     

关联规则数据挖掘算法浅析

简要介绍了关联规则的概念及其基本思想,重点分析和讨论了两个挖掘关联规则的经典算法,即Apriori算法和分段算法。     

聚类布尔和分类数据

提出了一种判别布和分类属性相似度的准则,并在此基础上提出了一种新的聚类的算法CAC,该算克服了传统聚类算法不适合聚类布尔和分类属性数据的缺点,实验表明CAC算法比传统的聚类算法有更好的聚类效果。     

Weka系统及其在数据挖掘教学中的应用

介绍了weka的特点及其在教学上的应用,并给出了教学实例。利用ID3算法建立了罪犯减刑效果模型,用来对影响罪犯减刑效果的因素进行分类.通过Weka系统,得到了有应用价值的分类结果。     

模糊目标信息系统上的逻辑及决策规则

基于模糊目标信息系统模型，并结合粗糙集相关的逻辑理论，提出了模糊粗糙决策语言FRDL，给出了FRDL中公式的定义、语义、可满足性有效性的形式化描述以及相关的性质。在此语言的基础上，给出了模糊目标信息系统上的决策规则、逆决策规则形式化描述和构造方法。FRDL所描述的逻辑表达方法以及规则推理公式为建立在模糊目标信息系统之上的决策支持系统、推理机提供了形式化的表示和推理方法。最后，在眼科近视诊断上进行的数据实验表明，这种形式化描述和推理方法比较合理。     

起重机械检验数据挖掘系统的设计与实现

利用数据挖掘技术,开发了起重机械检验数据挖掘系统,为检验起重机械安全运行性提供了一种有效决策模型。系统采用决策树分类,实现了对起重机械的故障诊断;利用关联规则,对起重机械缺陷、失效进行相关性分析。系统运行结果表明,该系统具有一定的应用价值。     

数据仓库与数据挖掘在图书馆决策管理中的应用

介绍了图书馆数据仓库的模型,论述了决策管理系统功能的设计思路。     

序规则挖掘系统的设计与实现

数据集中对象之间的顺序与对象属性的顺序之间相关性往往是隐含的,分析挖掘这种潜在相关性进而用规则(序规则)表示是十分重要的.该文介绍了一个序规则挖掘系统的设计与实现,主要介绍了系统的数据预处理部分,序规则挖掘与生成算法部分特别是有序决策树(ODT)算法.