基于关联规则的压缩图像数据挖掘方法研究

• 作者: 赵燕萍
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 压缩图像 数据挖掘 压缩数据集
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 55-56
• 页数: 2页
• 分类号: TP309.2

摘要

针对传统的压缩图像数据挖掘方法中由于频繁项集过多造成的方法复杂性增加的问题,提出基于关联规则的压缩图像数据挖掘方法研究。以压缩图像数据库作为基础,利用完全项集前缀树获得所有频繁项集,根据计算的置信度和支持度,从频繁项集中提取出强关联规则,考虑压缩图像数据的安全性,对强关联规则集合进行进一步的处理,获得候选规则集合,扫描集合中的每个规则,选择最少错误的规则,形成分类器,利用分类器实现数据挖掘。实验结果表明:设计的基于关联规则的压缩图像数据挖掘方法的计算时间和通信时间所需较少,数据挖掘效率高,该方法适合应用在实际项目中。