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负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题 总被引:4,自引:0,他引:4
为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的2个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置2个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。 相似文献
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以五子棋为例,提出了用遗传算法代替搜索树法解决博弈问题的构想,给出了设计适应度函数应满足的必要条件和几种适应度函数的设计方案. 相似文献
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基于Matlab的贝叶斯分类器实验平台MBNC 总被引:22,自引:0,他引:22
为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的.现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要.介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC.用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定.在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作. 相似文献