吉林省科技发展计划基金(20040539)
- 作品数：4 被引量：28H指数：3
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- 相关机构：长春工程学院江苏技术师范学院吉林大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于FP-tree挖掘最大频繁模式的改进算法被引量：1
- 2007年
- 提出一种最大频繁模式挖掘的改进算法(FP-Imax),该算法引入一种与FP-tree类似的结构MFI-tree来存储所有的最大频繁项目集,并采用有效的子集检查方法进行优化,降低了算法的时空开销,提高了挖掘效率。实验表明,与FP-Max相比该算法的挖掘速度快两2—3倍。
- 王华金兰红
- 关键词：数据挖掘FP-TREE最大频繁模式
- 基于改进FP-树挖掘最大频繁模式被引量：4
- 2005年
- 由于挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难 ,因而改进了传统的FP -树结构并提出了一种基于改进FP -树的最大频繁模式挖掘算法IFP -MAX ;通过引入后缀子树的概念 ,在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集 ,大大提高了算法的时空效率。实验表明 ,IFP
- 孟祥萍王华金缪秋滚
- 关键词：数据挖掘关联规则最大频繁模式FP-树
- 一种基于新的条件信息量的属性约简算法被引量：11
- 2007年
- 为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。
- 钱进叶飞跃孟祥萍刘大有
- 关键词：ROUGH集理论属性约简条件信息量决策表
- 一种基于粗糙集理论的最简决策规则挖掘算法被引量：12
- 2007年
- 研究粗糙集理论中可辨识矩阵,扩展了类别特征矩阵,提出一种基于粗糙集理论的最简决策规则算法.该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表,借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则.与可辨识矩阵相比,采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度,增强规则的泛化能力.实验结果表明,采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效.
- 钱进孟祥萍刘大有叶飞跃
- 关键词：粗糙集
