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《大连海事大学》 2002年
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可拓方法在数据挖掘算法中的应用研究

高红  
【摘要】: 数据挖掘是一个多学科领域,从多个学科汲取营养。这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化。数据挖掘的一个重要的任务就是发现数据库中的关联规则,也就是发现数据项中项集之间有价值的关联或相关联系。随着大量数据不停地收集和存储,隐藏在数据项集中的数据模式也越来越难发现。因此找到有效的挖掘算法成为一个非常重要的并且具有挑战性的研究课题,这也是本论文的研究主要目的。 本文研究工作主要是采用理论分析与实例分析相结合的方法。 主要研究成果是,在原有的Apriori算法的基础上提出了一种基于可拓变换的关联规则挖掘算法。通过对数据库建立相应的物元集,对物元实施可拓变换,由原来单纯的讨论项目集转换为对tid集的讨论,从而在寻找频集的过程中减少了对数据库的扫描次数,进而缩短了寻找频繁项目集的时间。我们称这种算法为基于可拓变换的关联规则挖掘算法或Association Rules Discovery Based on Extension Transformation(简称为Ardbet算法)。通过对Ardbet算法和Apriori算法的比较,得到了比较满意的结果。然后,介绍了在可拓集合理论基础上建立的数据分类的可拓分类方法。最后应用粗糙集的理论本文给出了一种可拓信息空间的化简的方法,也可称之为数据压缩方法。从而解决了数据库中由于数据不断的收集和存储造成的数据冗余和垃圾数据堆积。 最后本文得出的结论是,可拓工程方法和可拓信息分析方法为数据挖掘提供了更多的理论基础,同时也为数据挖掘提供了有效的挖掘工具和方法。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP311.13

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