加权关联规则的改进算法

关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同.然而在现实中各个项目的重要性往往不同,决策者往往优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目.分析现有的加权关联规则存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型.     

基于模糊C均值聚类和数学形态学的图像分割

心肌细胞钙离子实时激光扫描共聚焦光学切片呈现为点状分布的荧光图像并且受到噪声的严重干扰,单独利用模糊C均值聚类不能对这种图形进行有效分割。针对这种特定的图像提出了一种基于模糊C均值聚类和数学形态学的图像分割算法。首先利用邻域平均对图像预处理,然后利用模糊C均值聚类做分割,最后利用数学形态学的方法对图像做了平滑、连通和去噪处理。这种方法,不但有效地抑制了噪声,而且分割出的图像边缘连续、清晰。     

基于数据挖掘的高校学生成绩预警系统

为充分利用高校教务管理信息、提高高校教学质量、加强学生学习成绩管理,以学生综合数据库为基础,开发基于数据挖掘的高校学生学习成绩预警系统;引入数据挖掘关联规则方法,根据数据类型特点,对学生成绩进行离散化处理;利用Apriori算法对学生课程成绩数据进行关联规则挖掘,预设一定的支持度的条件下,由数据库找出具有一定内在联系和...     

基于模糊集的数量属性关联规则方法的研究

根据模糊集原理,提出了一种数量型数据挖掘关联规则的方法,并通过试验证明了算法的合理性.     

基于项目集矩阵的AprioriHybral算法研究

介绍了AprioriHybral算法,针对算法前期工作效率的不足,提出一种基于项目集矩阵的改进算法ISMa-trix-AprioriHybral(ISMA).新算法(ISMA)主要从使用项目集矩阵生成一阶和二阶频繁项目集的角度,对Apriori-Hybral算法进行了优化.还对改进后算法的性能进行了简要的分析,最后通过使用实际数据的测试,验证了改进后算法的效率优于AprioriHybral算法.     

关联规则挖掘在卷烟市场研究中的应用

应用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术对一次卷烟市场调查得到的数据进行分析，找出其中的关联规则，作为正确决策的基础。     

基于Weka的地震数据挖掘系统的设计与实现

基于开源的数据挖掘系统Weka,使用Java语言及面向对象的思想,设计并实现了地震数据挖掘系统。根据地震数据资料的特点,将数据挖掘的核心技术（聚类分析、关联规则分析等）引入到该系统中,其中聚类分析选用DBSCAN作为核心算法,关联规则分析选用Apriori作为核心算法。用户使用该系统只需在交互界面选择相关参数,即可实现调用数据挖掘算法来分析地震数据,发现探索其隐含规律。     

一种改进的Apriori挖掘算法

针对制约Apriori算法效率的瓶颈问题,提出了一种基于Apriori的改进算法,算法只需要遍历一次事务数据库,避免了Aprori算法多次扫描事务数据库和产生大量的候选项集,同时利用项集的有序性改进了判断连接的方式,优化了连接步骤,减少了判断时间.实验结果表明,改进的Apriori算法在运行效率上有一定的提高.     

数据挖掘中关联规则的探讨

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及在Apriori算法基础上的改进算法和数据挖掘的应用领域.     

基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验

地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内...     

Excel在求解系统理论权函数中的应用

在分析采用系统理论方法建立降水量与泉流量关系的原理基础上，结合实例建立起一套采用Excel 2002求解系统理论权函数的方法，该方法根据预先给定的权序列长度与权函数初值，采用电子表格计算各观测泉流量实测值与计算值之间的误差平方和，并以此构造目标函数，再通过规划求解软件包计算出使目标函数最小化的权函数值，经反复调整权序列长度等指标可最终确定合理权函数序列。结果表明，该方法通过其强大的可视化功能，在确定权函数的合理性、提高计算效率等方面，具有明显的优势。