基于模糊集理論的關聯(lián)規(guī)則研究.pdf

1、進入二十一世紀，計算機技術突飛猛進，隨之海量的數(shù)據(jù)積累下來，這樣致使以往的數(shù)據(jù)分析方法很難在大量數(shù)據(jù)集上有效的發(fā)現(xiàn)隱藏的信息或知識。為了解決這樣的問題，數(shù)據(jù)挖掘技術的研究和應用得到重視。關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘領域中的一個非常重要的研究課題。關聯(lián)規(guī)則揭示了一個事務中各種屬性之間同時出現(xiàn)的規(guī)律特性，而且它也是一種求解的知識模式。 本文的研究主要包括數(shù)據(jù)挖掘應用體系結(jié)構的研究、模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘理論及其算法等。在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)體系結(jié)構研

2、究方面，我們系統(tǒng)的分析了數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的基本過程和系統(tǒng)的各部件功能。本文介紹了經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法Apriori，找出了傳統(tǒng)算法的不足，引入模糊理論來求解非布爾屬性的關聯(lián)規(guī)則問題。 本文利用模糊概念對數(shù)據(jù)進行映射和抽象等加工，方便模糊關聯(lián)規(guī)則的提取，拓展了關聯(lián)規(guī)則的應用范圍。設計和實現(xiàn)了相應的挖掘算法MFAR(MiningFuzzyAssociationRule)，并在沒有領域?qū)＜抑笇У那疤嵯?，利用See5軟件提供的決策