遗传算法在数据挖掘中的应用

本文对数据挖掘进行了概述,阐明了数据挖掘的概念、方法及其重要性。其次介绍了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。对遗传算法的产生与发展以及主要理论等进行了简要的介绍,提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点，结合并行遗传算法的思想，通过定义适应度函数，讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例，提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

关于几个数据挖掘技术的讨论

本文讨论了数据挖掘技术的研究进展,并对三种方法进行了深入的研究关联规则、粗糙集、遗传算法.     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

数据挖掘分类算法刍议

本文主要针对数据挖掘分类算法研究现状,对目前发展较成熟的几种分类算法如决策树、关联规则分类、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等分别进行了论述,并且展望了数据挖掘技术的未来。     

一种基于改进的遗传算法的关联规则挖掘及应用

基于遗传算法主要集中应用在数据挖掘分类系统方面的特点,提出了一种改进的遗传算法以对关联规则进行挖掘,并对遗传算法的5个要素在使用过程中进行了相应的分析选择、设计和改进,最后将其应用到农业气象数据库的灾害分析中.试验结果表明了该方法具有一定的有效性.     

基于三段式编码GA的连续属性关联规则挖掘方法

如何有效地从具有连续属性的数据中挖掘关联规则,是目前数据挖掘领域的一个研究热点。论文基于遗传算法,提出了一个连续属性关联规则挖掘方法。在该方法中,首先采用三段式编码将连续属性离散化、属性约简和规则提取集成在一起,然后将小生境引入到遗传算法中,以避免早熟、提高挖掘效率。实验表明,该方法是有效的。     

基于数据挖掘的考试成绩科学化管理

将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析.     

基于改进遗传算法的关联规则挖掘

在关联规则的挖掘过程中引入遗传算法,并且结合一个实例,给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法。遗传算法的引入很好的避免了规则集中的"假规则"问题。同时,在算法的具体实现过程中,采用了截断赌轮、动态变异概率等方法,有效避免了遗传算法中早熟现象的发生。     

Apriori算法在森林资源二类调查数据分析中的应用

介绍了应用于森林资源二类调查的数据挖掘系统,以实例说明关联规则挖掘方法在林业中的具体应用。研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在林木属性分析中的应用,应用Apriori算法分析了权属、起源、年龄、平均胸径、树高、郁闭度之间的关联,为相关的决策支持提供参考。证明了数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有良好的应用前景。     

一种无冗余的关联规则发现算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统算法生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则。本文提出了一种通用的由量大频繁项目集生成无冗余关联规则的GNRR算法,利用规则之间的冗余关系,按一定顺序挖掘不同的规则,消除了规则之间的冗余性,使发现的规则数目呈指数倍减少。     

关联规则挖掘的Apriori算法综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法

对遗传算法应用于分类规则挖掘问题进行研究,提出一种基于遗传算法和Apriori算法的混合分类规则挖掘算法,该算法的具体方案包括分类规则编码、适应度函数定义以及对进化后的规则的约简方法,最后通过实例仿真证明了该算法的有效性。     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

基于PSO的加权关联规则挖掘算法

简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集.     

基于web数据挖掘的Apriori算法及其优化算法研究

从数据挖掘中的关联规则概念入手,介绍了关联规则挖掘中的核心算法Apriori实现过程,针对出现的瓶颈又介绍了几种Apriori算法的优化方法,最后指出了末来关联规则挖掘算法的研究方向．     

数据集中多属性关联规则发现算法

对数据挖掘中的多属性关联规则算法进行了探讨,给出了关联规则发现算法的相关概念（关联规则、支持率、可信度）和关联规则发现算法,并说明了传统查询工具在数据挖掘中的作用,以及该算法需要进一步研究的内容。     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.