2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的序列挖掘算法作了較深入的研究.由于類Apriori算法需要觀多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的缺點(diǎn),降低了算法的效率而且產(chǎn)生的候選集偏多,從而限制了其在商業(yè)中的應(yīng)用;FP-tree算法是對(duì)類Apriori算法的一次革命,該算法只需要掃描兩次數(shù)據(jù)庫(kù),但由于采用的是統(tǒng)一的支持度,也使該算法喪失一些優(yōu)勢(shì).典型的數(shù)據(jù)挖掘算法采用的是統(tǒng)一的支持度閥值,這樣會(huì)造成兩種不良的后果:其一,丟失有用的頻繁序;其二,對(duì)頻繁序列產(chǎn)生有瓶頸效應(yīng).本文提出了一種

2、擴(kuò)展的FP-growth算法來(lái)解決多層高維頻繁序列的挖掘問(wèn)題,我們稱之為E-FP.為了提高E-FP算法的效率,我們?cè)谕诰蜻^(guò)程中采用了可變支持度閥值.我們提出的E-FP算法不僅可以在層內(nèi)部產(chǎn)生頻繁序列而且可以產(chǎn)生跨層的頻繁序列,同時(shí)我們還考慮了維的信息.實(shí)驗(yàn)證明我們的E-FP算法比以往的算法更適合于多層高維頻繁序列的挖掘.聚類分析由于其應(yīng)用較為廣泛,已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域.聚類技術(shù)可以應(yīng)用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析

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