強(qiáng)跳躍顯露模式挖掘算法及其應(yīng)用.pdf

1、分類是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)很重要的研究課題，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域得到了廣泛的研究，但是大部分分類算法適用于小型數(shù)據(jù)集。強(qiáng)跳躍顯露模式(Strong Jumping Emerging Patterns，SJEP)是近年來(lái)提出的一種新穎的知識(shí)模式，它具有很強(qiáng)的區(qū)分能力。針對(duì)大型數(shù)據(jù)集而提出的基于SJEP的分類算法具有較高的分類準(zhǔn)確度。本文主要針對(duì)SJEP的挖掘及分類算法做了一系列的研究，主要工作和貢獻(xiàn)包括以下幾點(diǎn)：
　　

2、(1)針對(duì)基于SJEP-樹(shù)的挖掘算法在挖掘過(guò)程中存在的冗余等問(wèn)題，提出一種基于排序SJEP-樹(shù)的改進(jìn)SJEP挖掘算法，該算法在頭表中設(shè)定標(biāo)記域，過(guò)濾大量冗余的JEP；同時(shí)，在樹(shù)節(jié)點(diǎn)中存放項(xiàng)名在頭表中相應(yīng)的序號(hào)，簡(jiǎn)化構(gòu)造排序SJEP-樹(shù)和后綴子樹(shù)的復(fù)雜度；引入鄰接表存儲(chǔ)SJEP，減少JEP的比較次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法的運(yùn)行效率高于SJEP-樹(shù)挖掘算法；
　　 (2)針對(duì)SJEP-樹(shù)挖掘算法中存在的冗余問(wèn)題，以及P-樹(shù)挖掘

3、算法頻繁合并子樹(shù)的問(wèn)題，提出一種新穎的基于SP-樹(shù)的SJEP挖掘算法。該算法先統(tǒng)計(jì)該項(xiàng)橫向鏈表上不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，然后判斷是否需要進(jìn)行子樹(shù)合并，減少子樹(shù)合并的次數(shù)，并且在合并和遍歷子樹(shù)的時(shí)候，動(dòng)態(tài)設(shè)置子樹(shù)節(jié)點(diǎn)中序號(hào)域的值，刪除冗余的樹(shù)枝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SP-樹(shù)挖掘算法挖掘SJEP的時(shí)間性能要優(yōu)于SJEP-樹(shù)挖掘算法：
　　 (3)采用分層十一折交叉驗(yàn)證方法來(lái)評(píng)估SJEP分類算法的分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于同一數(shù)據(jù)集，在不同的最小