基于时序向量聚类的周期关联规则发现算法

罗兰; 曾斌

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基于时序向量聚类的周期关联规则发现算法

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针对目前周期关联规则难以划分时间区域和基础算法效率低等问题,提出一种基于周期关联规则的发现算法(CARDSATSV).采用由项目支持度组成的时序向量作为时域数据特征点进行聚类,用DB Index 准则控制聚类个数以达到最佳的聚类效果.给出CFP-tree 算法来发现周期关联规则,利用基于条件FP-tree 的周期性剪裁技术提高算法效率.实验表明,和目前周期关联规则发现算法相比,CARDSATSV 可以发现更多有用的周期关联规则,时空效率有一定的提高.

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来源
《计算机工程》 |2010年第19期|110-112|共3页
作者
罗兰; 曾斌;
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作者单位

浙江大学计算机学院;

杭州;

310027;

浙江林学院信息工程学院;

浙江;

临安;

311300;

浙江林学院信息工程学院;

浙江;

临安;

311300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
时序向量; 强周期关联规则; 差异序列法; 周期FP-tree算法; 差异序列聚类算法;

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