【摘 要】
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显露模式考虑模式在目标类与对立类数据集合中的支持度,首先必须是频繁模式,IncMine是著名的数据流频繁闭合模式挖掘算法.然而,现有的频繁模式挖掘算法面向事务数据流,项集没有类标约束,不能进一步挖掘显露模式用作数据流分类.本文提出一种基于IncMine的显露模式挖掘方法(emerging patterns based on incMine,EPBIM).EPBIM改进IncMine算法,挖掘带类值约束的频繁闭合项集,并获取显露模式用于贝叶斯分类.在MOA平台上运行多个真实与模拟数据流,实验结果验证了该方法
【机 构】
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湖南理工学院信息科学与工程学院,岳阳 414006
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显露模式考虑模式在目标类与对立类数据集合中的支持度,首先必须是频繁模式,IncMine是著名的数据流频繁闭合模式挖掘算法.然而,现有的频繁模式挖掘算法面向事务数据流,项集没有类标约束,不能进一步挖掘显露模式用作数据流分类.本文提出一种基于IncMine的显露模式挖掘方法(emerging patterns based on incMine,EPBIM).EPBIM改进IncMine算法,挖掘带类值约束的频繁闭合项集,并获取显露模式用于贝叶斯分类.在MOA平台上运行多个真实与模拟数据流,实验结果验证了该方法的有效性.
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