矩阵压缩Apriori算法分析

沈艳; 张琦智; 刘垠; 廉春波

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矩阵压缩Apriori算法分析

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Apriori算法在处理较大的数据集时存在着不足:1)会产生数量庞大的候选项集,对算法运算时间和主存空间来说挑战巨大;2)多次扫描事务数据库会产生巨大的L/0负载.针对上述问题,提出了基于聚类和矩阵压缩的Apriori算法——KCCM算法.首先,通过K-means算法对大型数据集进行预处理,将其划分为若干个较小的数据集,并给出了合理性分析和证明;然后,将各个小数据集转化为布尔矩阵的形式,通过矩阵压缩的运算方式进行关联规则挖掘;最后,通过Madab软件对算法进行了多组实验仿真,分别对Apriori算法和KCCM算法从运算时间、运行结果上进行了分析对比,实验结果表明,相比Apriori算法,KCCM算法的运行效率提高了近46.1％.

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来源
《计算机应用》 |2017年第z2期|207-209240|共3页
作者
沈艳; 张琦智; 刘垠; 廉春波;
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作者单位

哈尔滨工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
数据挖掘; 关联分析; K-means算法; 矩阵压缩; Apriori算法;

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