数值型属性相关论文
许多应用领域产生的数据属于数据流类型，比如信用卡交易业务、传感器网络和网络监控等等。如何从数据流中发现隐含的知识，即数据流挖......
在数据挖掘领域中,关联规则是一种非常重要的技术.Apriori算法是其最经典的算法之一。关联规则从布尔型属性开始研究,发展到名称型......
提出了一种在数据库中嵌入具有实际意义的水印信息的算法,该方法所嵌入的水印信息具有保密性强、能盲提取等特征.理论分析和仿真试......
模糊K-Prototypes（FKP）算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的......
连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足，从估计训练样本的概率分布的角度出发。提出基于样......
在介绍了现有数值型属性分裂方法的基础上，引出了纯区间的概念，提出了一种基于纯区间归约的数值型属性分裂方法。该方法将属性值域用......
通过在关系型数据库中所嵌入的版权信息,从而实现数据库的版权保护.结合现有的关系型数据库水印算法基础上,引入混沌随机序列和哈......
聚类分析是数据挖掘中应用最多的一种技术,它在许多领域都有重要应用。模糊h-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一,但是......
数值型关联规则挖掘是最优化问题而不是简单的离散问题,在大型数据库中挖掘数值型属性的关联规则具有一定的难度。为解决该问题,提......
提出了一种基于聚类方法的无监督连续属性离散化算法，称为CAMNA（Clustering and Merging on Numerical Attribute）算法。CAMNA算法通......
<正>信息技术新课程标准中已经设立"人工智能初步"选修模块。该模块由3个主题组成:知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与......
模糊关联规则在模糊集理论的基础上发现关联规则，频繁项集挖掘是数据挖掘的关键问题。Apriori算法在查找频繁项集时，需要对数据库进......
决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模......
模糊K-Prototype(sFKP)算法能够对数值型数据、分类型数据和混合型数据集进行有效聚类,但是算法假定数值型属性对分类的贡献是相同......
模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一.简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质;并在此基础上,指出它在......
