后件为数值型属性的关联规则发现策略研究

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1、北京交通大学硕士学位论文后件为数值型属性的关联规则发现策略研究姓名：冯浩申请学位级别：硕士专业：计算机科学与技术指导教师：王志海20090601中文摘要在数据挖掘领域中，关联规则是一种非常重要的技术．Apfiofi算法是其最经典的算法之一．关联规则从布尔型属性开始研究，发展到名称型属性．目前，数值型属性的关联规则已经成为该领域的研究热点之一．本文首先介绍名称型关联规则的概念、评价标准及相关技术，数值型关联规则的概念及相关技术，以及目前较为普遍的等深、等宽、聚类离散化方法，并对这三种离散化方法进行了分析比较，为动态离散化方法奠定基础．其次，重点介绍了Weka中的Apno

2、d算法及K均值算法，为算法的实验做准备．本文研究的对象是后件数值型属性的关联规则，针对这种的关联规则提出从两个方向进行挖掘：由前件到后件和由后件到前件．由前向后的方法(ARClusterer)采用Apfiofi算法中挖掘频繁项集的方法先挖掘出规则前件，再根据最小支持度原则与聚类算法进行动态结合，挖掘规则后件．由后向前方法(Ahead)先分别采用三种离散化方法对术属性进行离散，并依据支持度对离散后的区间进行动态合并，从而挖掘出规则的后件，再到对应的实例集中挖掘前件．最后，通过实验把ARClusterer及Ahead的三种动态离散化方法挖掘出的结果与Apnod静态离散化方

3、法(AprioriStatic)挖掘的结果进行对比分析，结果表明Ahead算法实现了随着支持度的不同离散区间动态变化的效果，挖掘出一些AprioriStatic算法中丢失的潜在信息，但并没有实现规则后件区间的可重叠性，而ARClusterer算法不但满足离散区间的动态效果还实现了后件区间的可重叠性．关键词：关联规则，数值型属性，动态离散化，数值型关联规则，聚类分类号：TP274ABSTRACTInthefieldofdatamining，associationruleisconsiderableimportanttechniques．Furthmore，Apriori

4、isthemostclassicalalgorithmofassociationrule．Researchontheassociationrulebeginswithfocusingonbooleanattribute，andthennominalattribute．However,associationruleregardtoquantitativeattributehasbecomeoneofresearchhotspotinthisfield．Inthispaper,firstly,weintroducetheconceptofassociationrulere

5、gardtonominalattribute，theevaluationcriteriaandotherinterrelatedtechniques．Thentheconceptofassociationruleregardtoquantitativeattribute．Followingthat，weintroducetheequal—depth，equal—widthandclusteringmethodfordiscretizationandanalyzethosemethodsforcomparsion．Secondly,wefocus011thedescri

6、ptionoftheimplementofApriorialgorithmandSimpleKMeansalgorithminWekaenviromenttopreparefortheexperimentsofthealgorithms．Theresearchobjectinthispaperisassociationruleregardtoqantitativeattributeastheconsequence．Aimingatthiskindofassociationrule，thispaperintroducestheprocessfromtwodirectio

7、ns：frompresuppositiontoconsequenceandfromconsequencetopresupposition．Inthefirstdirections，weusethemethodfordiscoverfrequentitemsinApriorialgorithmtofindthepresuppositionfirstly,thencombinetheclusteringalgorithmdynamiclytofindconsequenceaccordingtominmumsupportprinciple．Inthesec