搜索结果: 1-8 共查到“计算机科学技术 闭合模式”相关记录8条 . 查询时间(0.127 秒)
基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法
数据流 数据挖掘 频繁闭合项集
2009/11/1
基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法。
基于闭合模式的高维基因表达谱多类分类
关联规则 闭合模式 多类别 权重算法
2009/8/31
针对多类高维基因表达谱的特点，提出一种基于闭合模式的多类分类算法CBCP，即根据垂直格式的数据集采用路径枚举的方法挖掘闭合模式，极大地减少了冗余模式的产生。然后，对所有闭合模式进行排序，通过覆盖训练集建立分类器。针对分类器无法识别的样本提出权重算法进行判断，克服了使用Default类预测不精确的问题。研究结果表明，CBCP与经典分类算法如CBA和C4.5相比具有更高的预测准确率，并且在基因数大幅增...
高维大数据集中频繁闭合模式的挖掘
高维大数据集 频繁闭合模式 减枝策略
2009/7/31
高维大数据集对现有的数据挖掘算法提出了挑战。该文把挖掘任务分解为挖掘频繁长模式与短模式2个子问题，提出一种在高维大数据集中挖掘长项集的算法，即inter-transaction。该算法利用了高维数据中长事务相交迅速变短的特性，通过事务的交集运算直接得到长闭合模式，同时采用新的减枝策略，优化了事务交集运算的方法。实验表明，该方法对高维大数据集非常有效。
数据流中频繁闭合模式的挖掘
数据流 关联规则 频繁闭合项集
2009/7/30
频繁闭合模式集可唯一确定频繁模式完全集。根据数据流的特点，提出一种挖掘频繁闭合项集的算法，该算法将数据流分段，用DSFCI_tree动态存储潜在频繁闭合项集，对每一批到来的数据流，建立局部DSFCI_tree，进而对全局DSFCI_tree进行更新并剪枝，从而有效地挖掘整个数据流中的频繁闭合模式。实验表明，该算法具有良好的时间和空间效率。
MFCPLG：微阵列数据中频繁闭合模式挖掘
微阵列数据集 频繁闭合模式 MFCPLG
2009/5/12
微阵列数据集行少列多的特征，使得传统基于列枚举空间的算法应用于其中进行频繁闭合模式挖掘时其复杂性迅速增长。基于行枚举的CARPENTER算法较好解决了该问题。但CARPENTER算法使用映射转置表(TT)来完成频繁闭合模式完全集的挖掘效率不高。该文在CARPENTER算法基础上，提出LG-tree数据结构，并基于此结构提出挖掘频繁闭合模式的新算法MFCPLG。真实数据集的实验表明，MFCPLG算法...
长生物数据集中频繁闭合模式挖掘算法研究
数据挖掘 频繁项集 闭合模式
2009/5/6
传统频繁项集挖掘算法在处理稠密或长数据集(如基因表达数据集)时效率低且产生大量冗余模式，为解决这些问题一些学者提出了闭合模式的概念和挖掘闭合模式的算法，研究证明挖掘闭合模式可以显著减少项集数量并消除大量冗余模式。该文针对生物数据特点提出了一个新颖的挖掘频繁闭合模式的算法REMFOR，该算法在闭合模式概念和行枚举思想的基础上，采用垂直数据结构和fp-tree技术，对行集建立行fp-tree来挖掘频繁...
挖掘闭合模式的高性能算法
2007/11/2
AbstractThe set of frequent closed patterns determines exactly the complete set of all frequent patterns and is usually much smaller than the laster. Yet mining frequent closed patterns remains to be ...