不確定數據頻繁閉項集挖掘算法
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標簽：挖掘算法(7653)
由于不確定數據的向下封閉屬性，挖掘全部頻繁項集的方法會得到一個指數級的結果。為獲得一個較小的合適的結果集，研究了在不確定數據上挖掘頻繁閉項集，并提出了一種新的頻繁閉項集挖掘算法-NA-PFCIM。該算法將項集挖掘過程看作一個概率分布函數，考慮到基于正態分布模型的方法提取的頻繁項集精確度較高，而且支持大型數據庫，采用了正態分布模型提取頻繁項集。同時，為了減少搜索空間以及避免冗余計算，利用基于深度優先搜索的策略來獲得所有的概率頻繁閉項集。該算法還設計了兩個剪枝策略：超集修剪和子集修剪。最后，在常用的數據集（ T1014DIOOK、Accidents、Mushroom、Chess）上，將提出的NA-PFCIM算法和基于泊松分布的A-PFCIM算法進行比較。實驗結果表明，NA-PFCIM算法能夠減少所要擴展的項集，同時減少項集頻繁概率的計算，其性能優于對比算法。
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