内容提供者
基于Apriori算法的煤自燃影响因素关联挖掘.pptx
2024-10-06
20金币
961KB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于Apriori算法的煤自燃影响因素关联挖掘.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO关联规则挖掘概念Apriori算法原理频繁项集和关联规则挖掘过程PARTTHREE煤自燃基本概念煤自燃影响因素分类影响因素间的关联性分析PARTFOUR数据预处理频繁项集挖掘关联规则生成与评估规则置信度和提升度计算PARTFIVE关联规则解释规则应用价值分析规则在煤自燃防控中的实际应用PARTSIX研究结论总结研究不足与展望THANKYOU
2024-10-06
20
961KB
基于Apriori算法的煤自燃影响因素关联挖掘.docx
基于Apriori算法的煤自燃影响因素关联挖掘煤自燃是指在煤矿或储存环境中，煤炭自身的热量和氧化能力引发自燃，导致火灾发生的现象。自燃事故给矿井工作和煤炭储存带来了巨大的风险和损失。为了更好地预防和控制煤自燃事故，需要深入了解煤自燃的影响因素。本论文将基于Apriori算法，对煤自燃影响因素进行关联挖掘，以期发现其中的内在规律和相互关系，为进一步预防和控制煤自燃提供科学依据。一、煤自燃的影响因素煤自燃的发生受到多个因素的影响，主要包括以下几个方面：1.煤质因素：煤的挥发分含量、灼烧性、含氧量等都对自燃倾向
2024-10-23
5
11KB
基于关联规则挖掘Apriori算法的改进.docx
基于关联规则挖掘Apriori算法的改进基于关联规则挖掘Apriori算法的改进摘要：随着数据量的不断增加和计算能力的提升，关联规则挖掘成为了数据挖掘领域中的重要技术之一。Apriori算法作为关联规则挖掘的一种经典算法，在处理大规模数据时存在着一些问题，例如频繁项集的生成过程中产生了大量的候选项集，导致计算效率较低。为了解决这些问题，研究者们对Apriori算法进行了改进，提出了多种改进算法。本文主要介绍了Apriori算法的原理以及其存在的问题，并详细介绍了两种常用的改进算法：FP-Growth算法和
2024-10-20
5
12KB
基于Apriori算法的关联规则数据挖掘研究.docx
基于Apriori算法的关联规则数据挖掘研究1.引言数据挖掘技术现在在商业和科学研究中得到了广泛的应用。它是一种从大量数据中提取有用信息的方法。其中，关联规则挖掘是数据挖掘领域中特别重要的技术之一。在关联规则挖掘中，我们可以从大量的数据中找出两个或多个元素之间的关联关系。这种挖掘技术有助于发现两个元素之间的共同模式和预测未来的情况。2.背景Apriori算法是关联规则挖掘中常用的一种方法。这种算法可以在大型数据集中找到频繁出现的模式。这些模式通常是一些物品或属性的组合。Apriori算法通过产生大量候选集
2024-11-10
5
10KB
基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用.docx
基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用随着互联网技术及智能化应用的不断发展，数据挖掘技术日益成熟，Apriori算法是其中一个重要的关联规则挖掘算法。本文主要探讨Apriori算法的研究及其在实际应用中的作用。一、Apriori算法的基本原理及流程Apriori算法是一种基于候选项集及频繁项集的数据挖掘算法，其基本思想是利用频繁项集的前缀性质对候选集进行剪枝，从而减少候选集的生成个数。Apriori算法的流程分为两个阶段：频繁项集生成和规则生成。(1)频繁项集生成：在此阶段，算法首先扫描数据集
2024-11-10
5
10KB