關(guān)聯(lián)分類算法研究及其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著社會(huì)信息化程度的提高，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。從大量數(shù)據(jù)中快速有效地獲得最有價(jià)值的信息資源在當(dāng)今信息時(shí)代具有重要意義。因此，與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的技術(shù)和工具面臨很好的發(fā)展前景。其中，分類預(yù)測(cè)技術(shù)作為智能決策的重要手段將在未來(lái)的智能系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。本文對(duì)關(guān)聯(lián)分類技術(shù)做了全面系統(tǒng)的研究，對(duì)典型算法做了詳細(xì)的理論闡述。同時(shí)針對(duì)現(xiàn)有關(guān)聯(lián)分類算法存在受支持度閾值和置信度閾值設(shè)置影響的問題進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于支持度與置信度閾值優(yōu)化技術(shù)的關(guān)聯(lián)分類算法(

2、Apriori-TFP CMAR(HC))，并在該算法基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)規(guī)則提取系統(tǒng)。 首先，本文對(duì)關(guān)聯(lián)分類技術(shù)目前的研究現(xiàn)狀以及與之相關(guān)的部分領(lǐng)域，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行了概述。然后，研究了Apriori-TFP關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及CMAR關(guān)聯(lián)分類算法，并且通過結(jié)合兩者的關(guān)鍵技術(shù)(改進(jìn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu))，實(shí)現(xiàn)了一種新的關(guān)聯(lián)分類算法Apriofi-TFP CMAR，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法取得了較好的分類效果，減少了運(yùn)算時(shí)間和存儲(chǔ)