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多维序列模式挖掘是数据挖掘的一个崭新领域,该文首先就多维序列模式的有关概念做了说明,然后介绍了两种有效的挖掘算法,最后还对......
针对频繁模式挖掘过程中不能事先确定最小支持度阈值的问题，提出一种新的频繁模式挖掘算法来得到最佳支持度阈值。算法通过支持......
使用关联规则进行数据挖掘时,使用者为了达到一定的挖掘效果,经常需要不断地改变关联规则的支持度阈值(Support).本文中我们提出了......
目前大多数实验室信息管理系统只能完成数据的简单统计功能，而对于隐藏在数据背后的有用的信息，却不能很好地进行发现。本文将关联规......
随着数据库技术的发展,我们已经积累了海量的数据。这些数据中蕴涵了大量有价值的知识、模式、规律等,人们为了获得这些信息用以指......
传统数据挖掘的对象是传统数据或静态数据,其来源于关系数据库、数据仓库和事务数据库里面的数据。现实世界和工程实践中产生了大......
乳腺癌是由于乳腺细胞在各种内外致癌因素的作用下,失去正常特性而异常增生的疾病。因此基于乳腺癌图像诊断依据的重要因素的研究......
频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而......
使用关联规则进行数据挖掘时,使用者为了达到一定的挖掘效果,经常需要不断地改变关联规则的支持度阈值（support）。文中提出了一种从......
传统的类Apriori频繁序列模式挖掘算法都是基于支持度框架理论,需要预先设定支持度阈值,而这通常需要较深的领域知识或大量的实践,......
频繁浏览模式发现是模式发现的一种主要的方法,关键技术难点是如何根据用户的浏览行为、浏览兴趣发现用户的兴趣浏览模式。提出了......
当使用关联规则进行数据挖掘时,使用者为了达到一定的挖掘效果,经常需要不断地改变关联规则的支持度阈值(support).在这篇文章中我......
研究怎样利用以前挖掘所用的支持度、置信度参数信息，来估计当前挖掘的最佳支持度和最佳置信度的牛顿插值算法．首先研究牛顿插值能否......
提出在设计快速有效的多层关联规则算法时,首先由专家给出每个抽象层次的最小支持度阈值,然后通过记录用户反馈来调整不同层次的最......
基于关联规则的分类算法中,支持度和置信度阈值的设置会影响分类器的准确率。以往的关联分类算法都根据经验人为地设置支持度和置......
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