基于主成分分析的模糊频繁项集合挖掘方法

• 作者: 耿立校 李恒昱 刘丽莎
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 间隔约束 频繁项 预处理 数据挖掘 蚁群算法 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 410-413
• 页数: 4页
• 分类号: TM933
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.02.078

摘要

传统模糊频繁项集合挖掘方法的挖掘范围较大,且无法预处理模糊频繁项集合,导致存在运行内存过大、应用有效性低的问题.因此提出新的间隔约束条件下的模糊频繁项集合挖掘方法.方法预处理模糊频繁项集合,修补缺损数据,并引入主成分分析法完成数据的降维,并为数据添加间隔约束条件,缩小挖掘范围.利用蚁群算法获取最优爬行路径,挖掘模糊频繁项集合.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法运行内存小,挖掘有效性更理想.