數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的分析與優(yōu)化.pdf_第1頁(yè)
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1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的首要問(wèn)題是怎樣能夠從給定的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中高效地發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集。作為數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)研究一直備受關(guān)注。其中，如何改進(jìn)Apriori算法在發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)目集過(guò)程中的缺點(diǎn)，一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文通過(guò)對(duì)Apriori算法以及粗糙集的相關(guān)理論進(jìn)行分析與研究，提出了一種基于粗糙集理論的Apriori算法的改進(jìn)方法。該方法首先利用屬性約簡(jiǎn)對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性進(jìn)行壓縮，以此減少候選項(xiàng)目集的數(shù)量。并通過(guò)改進(jìn)后的算

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