计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2005年
5期
985-988
,共4页
数据挖掘%模糊关联规则%SOFM网络%隶属度函数
數據挖掘%模糊關聯規則%SOFM網絡%隸屬度函數
수거알굴%모호관련규칙%SOFM망락%대속도함수
提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)网络的自动确定样本数据隶属度函数的新方法,并在此基础上根据相似性的概念,给出了相似度的计算公式,结合Apriori算法,提出了一种挖掘模糊相似关联规则的新算法.与现有的同类算法相比,现有的方法均需人为地确定隶属度函数,带有一定的主观性,尤其当数据结构较复杂时,隶属度函数难以确定;该算法克服了这一缺点,同时减少了冗余规则.
提齣瞭一種基于自組織特徵映射(SOFM)網絡的自動確定樣本數據隸屬度函數的新方法,併在此基礎上根據相似性的概唸,給齣瞭相似度的計算公式,結閤Apriori算法,提齣瞭一種挖掘模糊相似關聯規則的新算法.與現有的同類算法相比,現有的方法均需人為地確定隸屬度函數,帶有一定的主觀性,尤其噹數據結構較複雜時,隸屬度函數難以確定;該算法剋服瞭這一缺點,同時減少瞭冗餘規則.
제출료일충기우자조직특정영사(SOFM)망락적자동학정양본수거대속도함수적신방법,병재차기출상근거상사성적개념,급출료상사도적계산공식,결합Apriori산법,제출료일충알굴모호상사관련규칙적신산법.여현유적동류산법상비,현유적방법균수인위지학정대속도함수,대유일정적주관성,우기당수거결구교복잡시,대속도함수난이학정;해산법극복료저일결점,동시감소료용여규칙.
