数据挖掘中若干方法的研究

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1、南京工业大学硕士学位论文数据挖掘中若干方法的研究姓名：刘小览申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：赵英凯;陆金桂2002.3.15摘要本文选择数据挖掘为研究课题，对数据挖掘领域中的聚类分析算法、关联规则等问题进行了初步研究和探讨。在关联规则算法方面，本文针对关联规则算法中的数据库搜索次数过多等问题，提出了改进的Adv．Apfiofi算法和改进的规则更新Adv算法。本文利用聚类有效性函数来解决聚类效果最佳问题，采用_fup自动循环迭代策略来生成聚类有效数目：本文提出了两个主要算法：FCMA和Bestclustering。本文还初步探讨了神经网络在数据挖掘方面的应

2、用。f论文全文共分六章。第一章为绪论，初步介绍了数据挖掘的相关知识和概念；在第二章中，论文介绍了数据挖掘中聚类分析和关联规则；第三章是数据挖掘中若干方法的研究，论文详细介绍了改进自适应FCMA算法、最佳聚类Bestclustering算法、Adv·Apriori关联规则算法和Advfup更新算法等。第四章是关于神经网络在数据挖掘中的应用。第五章是本文开发的数据挖掘原型软件系统。第六章是全文的总结与展望o，，ABSTRACTThisPaperisinvolvedinthesubjectofdatamining．Clusteringandassociationruleindat

3、aminingareinvestigatedinthispaper．Intheaspectofassociationmle，twoimprovedalgorithms，AdvAprioriandAdv_fup，areproposedtoreducethetimesofscanningthedatabase．Theclusteringfunctionisalsoappliedinthispapertosolvetheproblemofthebesteffectiveclustering，andtheclusteringnumberiSgeneratedwithauto-ite

4、rativecalculation．TwoalgorithmsofFCMAandBestclusterareputforwardinthispaper．Theapplicationofneuralnetworkindataminingisalsodiscussedinthispaper．Thispaperincludessixchapters．ChapteroneiSinvolvedintheintroductionoftherelatedknowledgeandconceptionofdatamining．Inchaptertwo，theclusteringandthea

5、ssociationruleindataminingaredescribed．Chapterthreeisabouttheinvestigationofsometechniquesindataminingwhichincludeadaptiveclusteringalgorithm(FCMA)，bestclusteringalgorithm，twoalgorithmsoftheassociationrule：Adv-AprioriandAdv-fup．Inchapterfour,theimplementationofneuralnetworkindataminingisdi

6、scussed．ChapterfiveiSaboutthedevelopmentofthesoRwareofdatamining．ChaptersiXpresentstheoutlineandprospectofthispaperKEYWORDS：Datamining，Clustering，Associationrule，Neuralnetwork，RulegenerationII南京x-&大学硕士学位论文1．1引言第一章绪论随着信息社会的到来，工业数据、商业数据、管理数据和科学数据急剧增长，这种高速增长已经远远超过了我们对数据的分析、综合和抽取“知识”的能力。传统的数据分

7、析大多只是对当前数据的直接操作，没有对大量的历史数据进行总结，所能做到的只是对数据库中已有数据进行存取和简单的数学运算。因此，通过传统的方法所获得的信息量仅仅是整个数据库所包含信息的-4,部分，即数据的表层信息；而隐藏在这些数据之后的更深层次、更重要的信息则是关于这些数据的整体特征的描述及对其发展趋势的预测等信息——知识。我们无法用传统的方法来获取隐藏在海量数据中的知识，这样，快速的数据产生和搜索技术与简单拙劣的传统数据处理方法形成了鲜明的对照。那么，如何帮助人们有效的理解和分析这大量的数据呢?为了处理这些数据，开