使用長度遞減支持度挖掘興趣頻繁模式和子空間.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、頻繁模式是指數(shù)據(jù)集合中的項集、子序列或者子結構，它們出現(xiàn)的頻繁度不少于用戶設置的閾值。頻繁模式在挖掘關聯(lián)規(guī)則、相關規(guī)則和數(shù)據(jù)間的其它有趣關系方面扮演著重要角色，此外它還可用于數(shù)據(jù)檢索、分類、聚類等其它挖掘任務。因此，頻繁模式挖掘是一項重要的數(shù)據(jù)挖掘任務，且已成為數(shù)據(jù)挖掘研究中的焦點課題。 本文對如何挖掘興趣頻繁模式及其在子空間聚類中的應用進行了研究。重點研究了以下兩個問題：LDS-閉包頻繁項集的垂直挖掘算法；如何使用LDS-頻繁

2、項集評估子空間的質(zhì)量。本文的研究成果及創(chuàng)新內(nèi)容主要包括以下幾個方面： [1]提出了LDS-閉包頻繁項集的垂直挖掘算法——LDS_CLOSED。 [2]提出了兩種新的搜索空間剪裁方法：無效前綴剪裁和基于SVE性質(zhì)的剪裁。 [3]試驗結果表明，LDS_CLOSED不僅能夠有效地控制頻繁模式的數(shù)量，而且運行效率也遠高于閉包頻繁模式挖掘算法。 [4]提出了一種適用于分類數(shù)據(jù)集的子空間質(zhì)量度量方法；其特點是無需用戶

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