Apriori算法改进及其在大学生心理健康测试的应用

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针对大学生心理健康测试中知识发现的难点问题,本文基于Apriori改进算法研究关联规则挖掘,为心理健康测试系统开发提供支持。研究内容基于Apriori算法基本知识和Apriori算法流程,通过分析Apriori算法存在的多次重复扫描数据集和产生大量的候选项集等主要缺陷,从矩阵数据表示和运算、执行自连接操作、删除非频繁项集等三方面对算法进行改进。将改进算法应用于大学生心理健康测试数据挖掘并得到了预期结果。研究表明,Apriori改进算法减少了数据计算工作量,提高了挖掘效率。
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