數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究及應(yīng)用.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究內(nèi)容。典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。但是，在計(jì)算候選項(xiàng)目集的支持度時(shí)，Apriori算法是在每一個(gè)循環(huán)中都要掃描整個(gè)數(shù)據(jù)庫，使得挖掘效率較低，必須設(shè)計(jì)更有效的算法。 本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。對(duì)經(jīng)典的Apriori算法作了全面的分析，指出了挖掘中的關(guān)鍵步驟并提出算法的不足；針對(duì)Apriori算法的不足，提出了一種高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法NEA

2、，利用頻繁項(xiàng)目集Lk、和候選項(xiàng)目集Ck中的結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行篩選，減少候選項(xiàng)在數(shù)據(jù)庫中查找的記錄數(shù)，提高了整個(gè)算法的效率；針對(duì)數(shù)據(jù)庫置信度、支持度不斷調(diào)整的需要，分別給出了minsuport和minconfidence增大、減小時(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則快速的更新算法Minsupchange和Minconfchange，并與Apriori算法作了分析比較；最后將關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的方法運(yùn)用到課堂教學(xué)評(píng)價(jià)中。從教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，找到課堂教學(xué)效果與教