数据挖掘中关联弱化问题的解决方法分析

摘要：

当前的支持向量机和均值聚类等数据挖掘算法中,几乎都是依靠数据之间的关联性来完成数据匹配.一旦数据库中含有大量的冗余数据,将造成数据之间的相关性降低,关联性被破坏,导致传统的数据挖掘算法效率降低.为了避免上述缺陷,提出了一种弱化关联规则修补挖掘算法.利用弱聚类方法,在数据选择过程中,不将所有的元素都进行初始分类处理,只计算某一元素属于某一个类别的概率,确定多个弱聚类中心,计算不同数据之间的弱聚类关联性,从而实现关联规则较弱的冗余环境下准确的数据挖掘.实验结果表明,这种算法能够有效提高海量冗余环境下的数据挖掘效率,取得了令人满意的效果.

关键词：海量冗余、数据挖掘、关联规则

所属期刊栏目：40

分类号：F127(中国经济)

资助基金：国家自然科学基金11171112

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：220-222