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文檔簡(jiǎn)介
1、分類是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)很重要的研究課題,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域得到了廣泛的研究,但是大部分分類算法適用于小型數(shù)據(jù)集。強(qiáng)跳躍顯露模式(Strong Jumping Emerging Patterns,SJEP)是近年來(lái)提出的一種新穎的知識(shí)模式,它具有很強(qiáng)的區(qū)分能力。針對(duì)大型數(shù)據(jù)集而提出的基于SJEP的分類算法具有較高的分類準(zhǔn)確度。本文主要針對(duì)SJEP的挖掘及分類算法做了一系列的研究,主要工作和貢獻(xiàn)包括以下幾點(diǎn):
2、(1)針對(duì)基于SJEP-樹的挖掘算法在挖掘過(guò)程中存在的冗余等問(wèn)題,提出一種基于排序SJEP-樹的改進(jìn)SJEP挖掘算法,該算法在頭表中設(shè)定標(biāo)記域,過(guò)濾大量冗余的JEP;同時(shí),在樹節(jié)點(diǎn)中存放項(xiàng)名在頭表中相應(yīng)的序號(hào),簡(jiǎn)化構(gòu)造排序SJEP-樹和后綴子樹的復(fù)雜度;引入鄰接表存儲(chǔ)SJEP,減少JEP的比較次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法的運(yùn)行效率高于SJEP-樹挖掘算法;
(2)針對(duì)SJEP-樹挖掘算法中存在的冗余問(wèn)題,以及P-樹挖掘
3、算法頻繁合并子樹的問(wèn)題,提出一種新穎的基于SP-樹的SJEP挖掘算法。該算法先統(tǒng)計(jì)該項(xiàng)橫向鏈表上不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)目,然后判斷是否需要進(jìn)行子樹合并,減少子樹合并的次數(shù),并且在合并和遍歷子樹的時(shí)候,動(dòng)態(tài)設(shè)置子樹節(jié)點(diǎn)中序號(hào)域的值,刪除冗余的樹枝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SP-樹挖掘算法挖掘SJEP的時(shí)間性能要優(yōu)于SJEP-樹挖掘算法:
(3)采用分層十一折交叉驗(yàn)證方法來(lái)評(píng)估SJEP分類算法的分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于同一數(shù)據(jù)集,在不同的最小
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