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《基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的分類算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、論文題目：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的分類算法研究專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)碩士生：許立莎（簽名）指導(dǎo)教師：楊君銳（簽名）摘要隨著社會信息化的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各領(lǐng)域的重要作用日益凸顯出來。分類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要分析手段，而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要研究方向，兩者作為數(shù)據(jù)挖掘中兩個高度活躍的研究領(lǐng)域，有著一定的相似性—挖掘關(guān)聯(lián)性強的項目集。由此以來，將這兩項重要技術(shù)組合在一起，即把關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于分類任務(wù)，便開啟了數(shù)據(jù)分類的新征程—關(guān)聯(lián)分類。關(guān)聯(lián)分類實質(zhì)上就是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類，它既反映了知識的應(yīng)用特點—分類或預(yù)測，又體現(xiàn)了知識內(nèi)在的關(guān)聯(lián)特性。各關(guān)聯(lián)分類方法之間的不同之處主要體現(xiàn)在
2、兩個方面：挖掘頻繁項集所用的方法和如何分析挖掘出的規(guī)則并將其用于分類。本文在分析與比較現(xiàn)有關(guān)聯(lián)分類算法的優(yōu)勢和不足的基礎(chǔ)上，提出了一種基于P-Trie樹的關(guān)聯(lián)分類算法CARPT。算法使用垂直數(shù)據(jù)格式來壓縮存儲原始數(shù)據(jù)庫，在減少數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)的同時，方便支持?jǐn)?shù)計數(shù)，從而提高算法效率；算法把頻繁項集視為字符串，采用P-Trie樹來存儲頻繁信息，然后挖掘分類關(guān)聯(lián)規(guī)則，另外，其在P-Trie樹構(gòu)造過程中加入對頻繁項類別標(biāo)簽支持?jǐn)?shù)的計數(shù)，使其能直接去除不能生成頻繁規(guī)則的頻繁項目，相當(dāng)于對P-Trie樹的預(yù)剪枝，可有效減少P-Trie樹的節(jié)點數(shù)目，進而減少挖掘過程的遍歷時間。實驗結(jié)果表明，該算法的分
3、類準(zhǔn)確率和算法效率相對CBA和CMAR算法有所提高，算法克服了CMAR算法中存在冗余節(jié)點的不足，明顯節(jié)省了內(nèi)存空間。因此，該算法是有效可行的。關(guān)鍵詞：；數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘；分類算法；關(guān)聯(lián)分類；P-Trie樹研究類型：理論研究Subject:ResearchofClassificationAlgorithmBasedonAssociationRuleMiningSpecialty:ComputerApplicationTechnologyName:XuLisha(Signature)Instructor:YangJunrui(Signature)ABSTRACTWiththerapid
4、developmentofinformationsociety,theimportanceofdatamininginallfieldsismoreandmoreprominent.Intheareaofdatamining,classificationisanimportantanalyticalmethod,andassociationruleminingisanimportantresearchdirection.Astheyaretwohighlyactiveresearchareasindatamining,theyhavesimilaritiesinminingitemset
5、swithstrongrelevance.Therefore,thecombinationofthetwotechniquesthatapplyminingassociationrulesinthetaskofclassificationopensanewjourneyfordataclassification-associativeclassification.Associativeclassificationisessentialclassificationbasedonassociationrules,whichnotonlyreflectstheapplicationcharac
6、teristicsofknowledge-classificationandprediction,butalsoembodiestheinherentassociatedcharacteristicsofknowledge.Thedifferencesbetweentheassociativeclassificationmethodsaremainlyreflectedintwoaspects:themethodusedinminingfrequentitemsetsandanalyzingtheminedrulesforclassification.Onthebaseofanalyzi
7、ngandcomparingbothstrengthsandweaknessesoftheexistingassociativeclassificationalgorithm,thispaperpresentsanassociativeclassificationalgorithmbasedonP-Trietree,namedCARPT.Thisalgorithmusesaverticaldataformattocompressan
