【摘 要】
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本文提出基于粗糙集的Apriori改进算法.分为两个部分:第一部分,根据粗糙集理论求出属性项集的依赖度,继而得到属性项集在一条记录中同时出现的概率;第二部分,首先扫描数据库,得到每个1项集的概率,利用第一部分求出的属性项集的依赖度估算出2,3,…,k项集的概率,从而根据2,3,…,k项集的概率经过最小概率剪枝得到候选频繁2,3,…,k项集;又扫描数据库,得到所有候选频繁项集的支持度;最后用最小支持
【机 构】
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武汉大学空间信息与数字工程中心(武汉) 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室(武汉)
【出 处】
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第三届中国Rough集与软计算机学术研讨会
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本文提出基于粗糙集的Apriori改进算法.分为两个部分:第一部分,根据粗糙集理论求出属性项集的依赖度,继而得到属性项集在一条记录中同时出现的概率;第二部分,首先扫描数据库,得到每个1项集的概率,利用第一部分求出的属性项集的依赖度估算出2,3,…,k项集的概率,从而根据2,3,…,k项集的概率经过最小概率剪枝得到候选频繁2,3,…,k项集;又扫描数据库,得到所有候选频繁项集的支持度;最后用最小支持度和最小可信度得到最后的频繁项集,进而得到关联规则.此法能够避免重复扫描数据库,避免产生大量的候选集,大大地减少搜索空间和缩短搜索时间.
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