排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
基于数据库划分的高效关联规则挖掘算法研究 总被引：4，自引：4，他引：0
在现有的关联规则改进算法的基础上,深入分析了经典算法的内涵,提出了不产生候选二项集的改进算法,而且减少了扫描数据库的大小.与Apriori算法相比,在较大型的交易数据库中,效率明显提高. 相似文献
2.
基于粗集理论的新决策树剪枝方法 总被引：4，自引：1，他引：3
提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果. 相似文献
3.
关联规则挖掘方法的改进 总被引：5，自引：2，他引：3
分析了关联规则的衡量标准,针对其中的缺点和不足,提出了一种匹配度方法用以取代置信度,并将匹配度方法生成的规则与支持度-置信度框架生成的规则进行了比较.结果表明:用匹配度方法生成的规则不仅前件和后件具有较高的相关性,而且减少了冗余规则的生成. 相似文献
1
