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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。 相似文献
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随着如今数据量的爆发式增长,传统的数据挖掘方法已经远远不能满足人们需求,K-means聚类作为一种经典的聚类算法,其应用领域很广。但是K-means算法在随机选取初始聚类K个中心时,容易使聚类结果不稳定,因此提出基于核函数的K-means聚类算法。与此同时,结合MapReduce分布式框架对改进后的K-means聚类算法作分布式计算。研究结果表明,基于高斯核函数的K-means聚类在分布式下的计算能够加速K-means聚类过程,且结果优于单独基于核密度估计的K-means算法。 相似文献
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数据挖掘中聚类方法比较研究 总被引：4，自引：0，他引：4
牟廉明 《内江师范学院学报》2003,18(2):16-20
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。聚类在电子商务、图像处理、模式识别、本分类等领域有广泛的应用。本首先建立了数据挖掘中聚类方法的比较标准，然后从基于优化、关系、变换这样一个新的角度对聚类方法进行了分类和比较，最后对数据挖掘中常用聚类算法进行了分析，以便于人们更易于选择研究方向和选择适合于具体问题的聚类算法。 相似文献
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数据挖掘是从大量的数据中提取知识。数据挖掘的主要功能有关联、分类、预测、聚类和时序分析等。文章对关联规则和分类规则这两种挖掘模式的存储方法进行研究,提出在关系数据库系统中使用主-子表来存储关联规则和分类规则的方法,继而将这种存储方法应用在其它类型的模式上,形成一种统一的数据挖掘模式的存储方法。 相似文献
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提出了一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型，讨论了空间关联规则发现，空间分类发现，空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标，采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法。最后，提出有待深入研究和探索的问题。 相似文献
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对基于关联规则的数据挖掘算法进行了研究,对经典的频繁项集计数算法进行了改进,提高了关联规则数据挖掘的效率。优化结果证明了关联规则算法在医学科研实验室数据挖掘中的重要作用。 相似文献
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廉彦平 《天津职业院校联合学报》2009,11(5):60-62
探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法,着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析,提出一种空间数据挖掘系统的实现模式. 相似文献
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从数据挖掘方法中常用的聚类算法的基本原理，将聚类算法中的K—means算法用于客户关系管理系统中，实现客户分类．并且对K—means算法进行了改进，根据客户信用特征对客户进行预分类，提高了算法的效率． 相似文献
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从数据挖掘在CRM的应用范围着手,包括细分和识别客户、交叉销售、客户的获得、流失和保持分析等、然后对基本法方法和在CRM中的应用流程进行了论述,其中方法包括了关联、分类、聚类、时间序列。最后,举例说明了Apriori算法的关联规则发现。 相似文献
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在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法。对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验。结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率。 相似文献
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Medical image registration is the process of finding ageometric transformation between two image-based coordi-nate systems that have the same patient-based coordinates ,i .e .the same anatomic locations .The registered multi-mo-dality images lead to impro… 相似文献
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针对大规模数据集上的模式分类任务,提出了一种基于Parzen窗核密度估计的模式分类隐私保护算法。该算法首先利用Parzen窗算法对原始大规模训练集服从的概率密度进行估计,然后根据估计的概率密度函数构造la个替换训练样本,其中l为原始样本的数目,a通过10折交叉验证方式确定。最后发布替换训练样本进行模式分类,以实现原始数据上的隐私保护。在Adult数据集上的仿真实验充分验证了该算法的有效性。 相似文献
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A method of medical image segmentation based on support vector machine （SVM） for density estimation is presented. We used this estimator to construct a prior model of the image intensity and curvature profile of the structure from training images. When segmenting a novel image similar to the training images, the technique of narrow level set method is used. The higher dimensional surface evolution metric is defined by the prior model instead of by energy minimization function. This method offers several advantages. First, SVM for density estimation is consistent and its solution is sparse. Second, compared to the traditional level set methods, this method incorporates shape information on the object to be segmented into the segmentation process. Segmentation results are demonstrated on synthetic images, MR images and ultrasonic images. 相似文献
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Non-Rigid Medical Image Registration with Joint Histogram Estimation Based on Mutual Information 总被引：1，自引：0，他引：1
A mutual information-based non-rigid medical image registration algorithm is presented. An approximate function of Hanning windowed sinc is used as kernel function of partial volume (PV) interpolation to estimate the joint histogram, which is the key to calculating the mutual information. And a new method is proposed to compute the gradient of mutual information with respect to the model parameters. The transformation of object is modeled by a free-form deformation (FFD) based on B-splines. The experiments on 3D synthetic and real image data show that the algorithm can converge at the global optimum and restrain the emergency of local extreme. 相似文献
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针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络（DLMS-RBFPNN）。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程神经网络,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机制上可提高对时变信号过程细节特征和趋势特征的辨识及记忆能力。在分析DLMS-RBFPNN性质的基础上,建立一种基于动态聚类算法的核中心函数确定方法以及基于PSO的模型参数优化求解算法。以旋转机械基于示功图信号的故障诊断为例进行实验,结果验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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Parameters selection in gene selection using Gaussian kernel support vector machines by genetic algorithm 总被引：2，自引：0，他引：2
INTRODUCTION Recent techniques based on oligonucleotide or cDNA microarrays allow the expression level of thousands of genes to be monitored in parallel (Golub et al., 1999). A critically important factor for cancer diagnosis and treatment is the reliable prediction of tumor progression. A remarkable advance for mo- lecular biology and for cancer research is cDNA mi- croarray technology. cDNA microarray datasets havea high dimensionality corresponding to the large number of genes monit… 相似文献
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一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。 相似文献
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马容生 《柳州职业技术学院学报》2010,10(4):57-61
图像特征检测是图像处理的重要步骤,也是图像处理的重点和难点。大部分特征检测算法都是基于图像灰度幅值之间的差异,本文使用非下采样变换（NSCT）计算图像的局部能量从而检测图像的构建特征。这种算法可以检测多种图像特征,特别是在检测线性特征方面具有优势。由于NSCT没有使用下采样,这种算法具有平移不变性,更有利于对多幅图像进行处理。从试验结果可以看出相对于经典的canny算法和基于Gabor的算法,NSCT效果更好。 相似文献