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摘要:
通过分析连续型属性数据的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法的高效性方面作了进一步研究,针对已有的通过结合最大一项集和隶属函数值去计算染色体的适应值的模糊遗传挖掘算法速度慢的问题,提出一种基于聚类的模糊遗传关联规则挖掘算法.该算法采用模糊遗传原理在交易数据中同时提取关联规则和隶属函数.同时,采用k-means聚类算法对种群中的染色体进行分类并且依据分类得到的信息和自身的信息评估每个染色体的适应性,从而降低了扫描数据库的次数,测试结果表明该算法速度快,准确度高.
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文献信息
篇名 基于聚类的模糊遗传挖掘算法的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类算法 关联规则 模糊集 遗传算法 k-means算法
年,卷(期) 2010,(13) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 118-121
页数 分类号 TP311.13
字数 4724字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周丽娟 首都师范大学信息工程学院 27 199 9.0 13.0
2 葛学彬 首都师范大学信息工程学院 5 28 3.0 5.0
3 石倩 首都师范大学信息工程学院 2 15 1.0 2.0
4 王林爽 首都师范大学信息工程学院 2 15 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
聚类算法
关联规则
模糊集
遗传算法
k-means算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
总下载数(次)
102
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390217
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