基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法的分析與改進(jìn)及在鐵路機(jī)務(wù)段機(jī)車(chē)故障分析中的應(yīng)用.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘工作中的一個(gè)重要任務(wù).目前已有幾種成熟的典型算法用來(lái)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘任務(wù).這些算法中的大部分算法需要反復(fù)遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)以完成計(jì)算支持度,尋找侯選項(xiàng),最終尋找大項(xiàng)集的操作,同時(shí)這樣的結(jié)果便是引起了大量的數(shù)據(jù)庫(kù)I/O操作.典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Aprioir算法一般采用自底向上,廣度優(yōu)先的搜索策略.這種計(jì)算從頻繁1一項(xiàng)集(最小長(zhǎng)度的頻繁項(xiàng)集)開(kāi)始直至所有的最大(指長(zhǎng)度)頻繁項(xiàng)集被發(fā)現(xiàn)為止.在整個(gè)的過(guò)程當(dāng)中,每一個(gè)頻

2、繁項(xiàng)集都被仔細(xì)地計(jì)算.當(dāng)所有的最大頻繁項(xiàng)集都很短的時(shí)候,這樣的算法很有效.然而當(dāng)某些最大頻繁項(xiàng)集變得相對(duì)長(zhǎng)些的時(shí)候,這種算法的執(zhí)行效率就會(huì)大大地下降.針對(duì)上述問(wèn)題,我們并結(jié)合對(duì)唐山機(jī)務(wù)段信息系統(tǒng)檢修數(shù)據(jù)挖掘的具體應(yīng)用,對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了改進(jìn).我們將該算法應(yīng)用于我們開(kāi)發(fā)的唐山機(jī)務(wù)段檢修數(shù)據(jù)庫(kù)中,比較了改進(jìn)后的算法和經(jīng)典Apriori算法的執(zhí)行表現(xiàn),證明該算法比Apriori算法速度上可以提高一個(gè)數(shù)量級(jí).挖掘出的結(jié)果盡管有待完善,但仍