数据挖掘常用的4种算法

第 l 9卷第 1期 1Vo -9 l 1 No 1 .l

电子设计工程El cr nc De in g e to i sa En

21 0 1年 6月Jn 2 1 u .0 1

常用数据挖掘算法研究王海涛 .陈树宁(丘职业技术学院河南商丘 4 6 0 )商 7 0 0

摘要：了给企业快速、成本构建客户管理系统、 R系统、据挖掘应用系统提供参考与借鉴，究了常用数据为低 C M数研挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、用范围及优点，出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务。适得每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中，以使用一些算法来研究数据，后使用其他算法，可然基于这些数据预测特定结果。

关键词：数据挖掘；法；据转换算数中图分类号： P 1 .3 T 3 11文献标识码： A文章编号：1 7— 2 6 2 1 ) 1 0 9— 3 64 6 3 (0 1 1- 0 0 0

Re e r h o o s a c fc mm o d t i n l o ih n a a m ni g a g r t mW ANG Ha— o,C ia t HE h— i g N S unn

( h n qu V c t n la d T c

数据挖掘概述

数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。

算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

?

说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 预测销量的数学模型。

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

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Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。

算法回顾

Analysis Services 包括了以下算法类型：

?

分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。

?

回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。 分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。

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大数据、机器学习、数据挖掘

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重点：机器学习总结之各算法常用包和函数 标签：机器学习常用算法包及函数

2016-02-09 13:43 32人阅读评论(0) 收藏举报 分类：

机器学习（55） 作者同类文章X

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基本操作常用函数及包 一线性回归 二主成分分析 三贝叶斯

S3 method for

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别

遗传算法属于人工智能的算法,但是其经过改进可以用来进行数据的挖掘

维普资讯

遗传算法在数据挖掘中的应用李康顺 1,李元香， 2 3滕冲王玲玲 (武汉大学软件工程国家重点实验室，武汉 4 0 7 ) 30 2 (西理工大学信息工程学院，江江西 3 10 ) 4 0 0

(武汉大学计算机学院，武汉 4 0 7 ) 3 0 2摘要论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘，并进行社会经济趋势预测和回归曲线拟舍，变过去那种只使用拟舍粗糙、测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟改预合和趋势预测的分析方法。数据实验中，用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史在使

资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、馈误差进行了深入分析。结果表明，用该方法建立的演化模型要后使比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多，而且拟合曲线的前馈标准差和预测后馈标准差也明显要小。

关键词遗传算法数据挖掘演化建模

误差分析

文章编号 10— 3 1 (0 5 0— 2 9 0 文献标识码 A中图分类号 T 3 1 0 2 8 3 - 20 )9 0 1 - 5 P l

Th

- --

一、原Apriori算法

1、算法原理：

该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法

（1）L1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁1-项集，比较容易

（2）for (k=2;Lk-1 ≠Φ;k++) {

（3）Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup); // 调用apriori_gen方法生成候选频繁k-项集

（4）for each transaction t ∈D { // 扫描事务数据库D

（5）Ct = subset(Ck,t);

（6）for each candidate c ∈Ct

（7）c.count++; // 统计候选频繁k-项集的计数

（8）}

（9）Lk ={c ∈Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的k-

遗传算法属于人工智能的算法,但是其经过改进可以用来进行数据的挖掘

维普资讯

遗传算法在数据挖掘中的应用李康顺 1,李元香， 2 3滕冲王玲玲 (武汉大学软件工程国家重点实验室，武汉 4 0 7 ) 30 2 (西理工大学信息工程学院，江江西 3 10 ) 4 0 0

(武汉大学计算机学院，武汉 4 0 7 ) 3 0 2摘要论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘，并进行社会经济趋势预测和回归曲线拟舍，变过去那种只使用拟舍粗糙、测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟改预合和趋势预测的分析方法。数据实验中，用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史在使

资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、馈误差进行了深入分析。结果表明，用该方法建立的演化模型要后使比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多，而且拟合曲线的前馈标准差和预测后馈标准差也明显要小。

关键词遗传算法数据挖掘演化建模

误差分析

文章编号 10— 3 1 (0 5 0— 2 9 0 文献标识码 A中图分类号 T 3 1 0 2 8 3 - 20 )9 0 1 - 5 P l

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