因子關(guān)聯(lián)樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建及其在交通事故分析中的應(yīng)用.pdf

1、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是數(shù)據(jù)挖掘的主要目的之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法是數(shù)據(jù)挖掘的主要方法之一，它用于挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)目之間的關(guān)聯(lián)，揭示數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏著的具體的關(guān)聯(lián)規(guī)律。但這種具體的、細(xì)節(jié)的關(guān)聯(lián)規(guī)則所揭示的關(guān)聯(lián)規(guī)律有時(shí)并不能滿足用戶的全部需要，有時(shí)也需要研究屬性甚至屬性集之間的相關(guān)性。當(dāng)研究某復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，有時(shí)分析系統(tǒng)特征變量間的相關(guān)性是很必要的——可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)的描述，也可以發(fā)現(xiàn)影響系統(tǒng)行為的主導(dǎo)因素，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的主要矛盾所在，從而評(píng)價(jià)系統(tǒng)的行為特征并

2、制定決策。系統(tǒng)的特征變量可以看做一個(gè)屬性，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)變量間的相關(guān)性就轉(zhuǎn)化成了研究屬性間的相關(guān)性。
　　 從廣義上講，無(wú)論是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，還是屬性（集）的相關(guān)性分析，都屬于數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘范疇。本文將關(guān)聯(lián)規(guī)則中的項(xiàng)目看作某屬性所包含的屬性值，因此關(guān)聯(lián)規(guī)則所反映的是屬性值間的關(guān)聯(lián)。由此關(guān)聯(lián)規(guī)則、屬性相關(guān)和屬性集相關(guān)三者關(guān)系密切，且在結(jié)構(gòu)上層次逐級(jí)提升?？梢哉f(shuō)，要想比較完整地挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中蘊(yùn)含的關(guān)聯(lián)關(guān)系，應(yīng)該從這三個(gè)層次逐一進(jìn)行。<

3、br>　　 基于這種完整的、全面的、多層次的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘目的，本論文構(gòu)建了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法和信息熵原理的、專門(mén)用于挖掘大量數(shù)據(jù)間隱藏的不同層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系的特殊數(shù)據(jù)挖掘模型——因子關(guān)聯(lián)樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘模型。此模型不僅在結(jié)構(gòu)上體現(xiàn)除了關(guān)聯(lián)分析的層次性，且采用的算法也體現(xiàn)了自下而上、逐級(jí)提升、一脈相承的原則。本文在最后將因子關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法應(yīng)用于道路交通事故分析系統(tǒng)中，成功地從大量相關(guān)因素中發(fā)現(xiàn)影響事故的主導(dǎo)因素，從各個(gè)層面上掌握了交通事故中