基于遗传算法的分类规则挖掘研究.pdf

2024-06-28

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基于改进遗传算法的Web关联规则挖掘的研究.pdf

2024-06-28

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基于兴趣度和遗传算法的关联规则挖掘研究.docx

基于兴趣度和遗传算法的关联规则挖掘研究一、引言关联规则挖掘（AssociationRuleMining）是数据挖掘中的重要技术之一，用于在大规模数据中挖掘出常见的模式和相互关联关系。基于关联规则挖掘的应用广泛，如超市销售、电子商务、医学研究等。随着数据量的增加和应用场景的不断扩大，如何有效提高关联规则挖掘的效率和精度成为了研究的热点之一。本文将基于兴趣度和遗传算法来提高关联规则挖掘的效率和准确性，并通过实验进行反复验证和优化，以期更好地应用于实际场景。二、相关工作在早期的关联规则挖掘中，常用的算法有Apr

2024-10-15

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基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术研究.docx

基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术研究引言随着信息技术的发展，我们生活中产生的数据越来越多，数据挖掘（DataMining）也愈来愈得到人们的关注。数据挖掘是处理大量数据寻找模式和分析性质的过程。其技术手段包括分类、聚类、关联规则挖掘等。其中，关联规则挖掘在商业和科学研究领域中都扮演着重要的角色。遗传算法（GeneticAlgorithm）是一种基于自然选择和遗传学理论的优化算法。遗传算法被成功应用于很多领域，尤其是组合优化问题。本文将探究如何将遗传算法应用于关联规则挖掘中，提高关联规则挖掘中的效率和准确

2024-10-17

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基于GEP的分类规则挖掘.docx

基于GEP的分类规则挖掘基于GEP的分类规则挖掘摘要：随着数据量的不断增加，数据挖掘在实际应用中变得愈发重要。分类规则挖掘是数据挖掘的一个重要任务，它通过从大量的数据中学习分类规则，并将其应用于未知数据进行分类。本文提出了一种基于基因表达式编程（GEP）的分类规则挖掘方法，该方法通过使用GEP算法来实现对分类规则的自动学习和优化，并将其与传统的分类算法进行对比分析。实验结果表明，基于GEP的分类规则挖掘方法在准确率和规则数量方面具有明显的优势，显示出良好的应用前景。1.引言数据挖掘是从大量数据中提取知识的

2024-10-23

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