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针对表格数据挖掘中优势点信息缺失的问题,提出一种列联表自动数据挖掘方法。依据原表中优势点位置,应用多项式加工树模型相关理论对原始数据进行自动树状模型拟合与聚类分组,生成待选假设关系集合,并最终完成参数估计以及拟合优度检验。通过实例证明该算法能够有效提取出优势点的隐含信息与特异规则。
基于多项式加工树模型的列联表数据挖掘
【摘 要】
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针对表格数据挖掘中优势点信息缺失的问题,提出一种列联表自动数据挖掘方法。依据原表中优势点位置,应用多项式加工树模型相关理论对原始数据进行自动树状模型拟合与聚类分组
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系,孟菲斯大学心理系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60774036）, 美国国家自然科学基金资助项目（0616657）, 湖北省自然科学基金资助重点项目（2008CDA063）
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