基于连接的事务数据的多隶属聚类算法

本文提出了一种基于连接的事务数据的多隶属聚类算法MCBL。并给出了该算法的一个实现实例。     

一种新的频繁闭项目集挖掘算法

为了解决频繁闭项目集挖掘中时间和存储开销大的问题,提出了一种基于FC-tree（频繁闭模式树）的频繁闭项目集挖掘算法max-FCIA（最大频繁闭项目集挖掘算法）.该算法利用哈希表映射事务数据库,通过对哈希表进行操作从而得到所有频繁项目集的支持度,进而生成包含所有频繁项目的有序树.经过剪枝处理的有序树就是包含所有最小频繁闭项目集的FC-tree,最后用最小频繁闭项目集生成频繁闭项目集.实验结果表明,该算法通过映射事务数据库,减少了扫描数据库所浪费的时间,提高程序执行效率.另外,运用有效的剪枝策略,避免了不必要候选项目集的生成,节省了存储空间,实验证明该算法是有效的.     

基于集合运算的最大频繁项目集生成算法

对Pincer—Search进行了改进，提出了一种新的发现最大频繁项目集的算法NDMFS。由于NDMFS算法采用了位阵存储技术和自底向上、自顶向下双向搜索策略，从而进一步提高了算法的效率，显著降低了系统的I／O成本和CPU时间。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集综合更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。为此,我们在改进频繁模式树(FP-Tree)的基础上提出了处理最小支持度和数据库都发生变化时的最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximal Frequent Itemsets Algorithm)。通过对实验结果的分析可以看出,该算法在进行更新挖掘时具有很好的时空效率。     

基于T—tree的最大频繁项目集挖掘算法

发现最大频繁项目集在关联规则挖掘中有着重要意义。通过已发现的最大频繁项目集,可容易地发现频繁项目集。提出了一种基于事务树（T-tree）的最大频繁项目集挖掘算法MFIA（Maximum Frequent Itemsets Algorithm）,其挖掘过程中只需对数据库扫描一次,从而提高了最大频繁项目集的挖掘效率。     

一种基于集合的频繁项目集挖掘算法

频繁项目集挖掘是数据挖掘应用研究的一个重要研究内容.文章在FP-Growth算法的基础上,提出了一种基于集合的频繁项目集挖掘算法,该算法直接对FP-tree进行挖掘,不需要产生节点的条件模式基,因此在挖掘频繁模式集时节省了空间和时间,提高了算法的执行效率.最后对该算法进行了实例分析.     

最大频繁项目集挖掘技术研究

提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域.本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行研究.     

基于有向图的频繁集挖掘算法

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,提出了一种基于有向图的频繁集挖掘算法DGFM,该算法将事务数据库表示成二进制矩阵,利用有向图的思想,将频繁项的二进制位串作为有向图的权值,再将二进制矩阵用邻接表存储,通过搜索邻接表来生成频繁项集,最后试验证明该方法比Apriori算法具有更高的效率和性能.     

分段线性隶属度函数确定的密度聚类方法

采用分段线性隶属度函数,形式简单,具有普适性;提出了密度聚类方法,快速得到了聚类中心;在实例仿真中,确定了总体积变化量的隶属度函数,解决了隶属度函数难以确定的难题.     

基于频繁模式树的快速关联规则挖掘算法

提出了一种挖掘频繁项目集的有效算法——FFP-Growth，该算法采用自底向上的策略搜索频繁模式树，但不同于FP-Growth的是它无须生成条件模式基和频繁模式子树，且生成的频繁模式树较TD-FP-Growth生成的频繁模式树小，因而能提高关联规则的挖掘效率．类似于TD-FP-Growth的扩展TD-FP-Growth(M)和TD-FP-Growth(C)，FFP-Growth很容易被扩展，以此来有效地减小搜索空间．实验结果表明本提出的算法是有效可行的．     

基于频繁闭项集的Web日志挖掘算法

介绍了Web日志挖掘的模型,分析了使用关联规则挖掘Web日志时遇到的规则数量大且存在冗余等问题,提出了基于频繁闭项集的挖掘办法来减少规则数量．同时引入最小关联规则的概念,从而避免了冗余规则的产生．最后用实验验证了算法的有效性,并以周口师范学院校园网为例,对该网站日志数据进行分析,得到了有价值的规则,并对该网站提出了相应的建议和意见．     

一种改进的关联规则Apriori挖掘算法

针对Apriori算法多次扫描事务数据库且产生庞大的候选集性能瓶颈,本文提出了Apriori算法的优化算法。该算法利用频繁项集产生时需要自身连接的特征,在连接前对频繁项集依据支持度由小到大进行排序,从而优化连接策略,并将其运用到描述事务数据库的布尔矩阵中。经实验证明,该算法随着事务数据库规模的扩大,较Apriori算法有明显的优越性。     

A novel algorithm for frequent itemset mining in data warehouses

INTRODUCTION A data warehouse (Inmon, 1996) is an integrated and time-varying database primarily used for the support of decision-making, and integrates volumi- nous data from multiple and independent data sources consisting of operational databases in a common repository for querying and analysis. In terms of data modeling, a data warehouse consists of one or several dimensional models that are composed of a central fact table and a set of surrounding dimension tables each corresponding t…     

改进的基于距离阂值的FCM算法

凝聚型层次聚类和模糊C-均值聚类是聚类中的两种常用算法,每种算法都有其自己的优点、缺点及适用的对象和范围。针对FCM算法的对初始值敏感,以及目标函数没有考虑类间距离的缺点,通过使用距离阚值,把凝聚型层次聚类与模糊C-均值聚类算法相结合,产生一种新的基于距离闲值的FCM算法,实验结果表明。这种算法能够自动的判断迭代的终止条件、快速有效的找到最佳聚类结果,从而实现对模糊C-均值聚类算法的自动优化。     

基于词性标注的文本聚类算法

针对传统的文本聚类容易受到噪声影响的问题,提出一个基于词性标注的文本聚类算法。该算法利用词性标注从文本中识别并抽取最能体现文本特征的关键词,再基于所抽取的关键词进行聚类操作。实验发现,相对传统的聚类算法,基于词性标注的文本聚类算法能够有效地提高聚类结果的质量。     

一种基于模糊推理的聚类网格简化算法

本文提出一种新的基于聚类的网格简化方法。算法的简化过程从简单模型向复杂模型过渡。算法可根据给定的误差进行简化，整个简化过程由一个八叉树进行组织，简化过程中的简化平面由模糊推理得到。该算法便于数据组织，易于精度控制。     

一种新的关联规则挖掘算法

对关联规则的挖掘算法进行了讨论，提出了一种基于集合枚举树的关联规则挖掘算法．由于该算法产生的侯选项目集为最小侯选项目集，不需要修剪，因而提高了算法的效率。     

Energy efficient clustering algorithm based on neighbors for wireless sensor networks

In this paper, an energy efficient clustering algorithm based on neighbors (EECABN) for wireless sensor networks is proposed. In the algorithm, an optimized weight of nodes is introduced to determine the priority of clustering procedure. As improvement, the weight is a measurement of energy and degree as usual, and even associates with distance from neighbors, distance to the sink node, and other factors. To prevent the low energy nodes being exhausted with energy, the strong nodes should have more opportunities to act as cluster heads during the clustering procedure. The simulation results show that the algorithm can effectively prolong whole the network lifetime. Especially at the early stage that some nodes in the network begin to die, the process can be postponed by using the algorithm.