高维数据集中局部离散文本数据挖掘方法研究

• 作者: 农晓锋
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 高维数据 数据特征聚类 数据挖掘 关联规则
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.19.037

摘要

提出利用基于多目标优化软子空间聚类理论的关联规则数据挖掘方法对高维数据集中局部离散文本数据实现数据特征有效挖掘.首先,利用多目标优化软子空间聚类思想结合非支配排序遗传理论优化加权类内紧致及加权类间分离函数,获取优化后的目标函数及非占优Pareto最优解集,运用加权子空间划分方法对最优解集完成特征聚类;其次,基于关联规则思想运用一种特征提取和关联文本的识别方法,对聚类后的文本特征进行文本间及文本内部的特征识别和分类,即实现了文本信息数据的有效挖掘.实验证明,利用多目标优化软子空间聚类数据挖掘方法可以有效实现高维集中局部离散文本数据的挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	农晓锋	桂林旅游学院现代教育技术中心	6	7	1.0	2.0