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时间:2019-05-12
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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果,对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:鲨五妄日论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版;允许论文被查阅或借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生
2、签名:显亟交导师签名:本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版,并编入CNKI系列数据库,传播本学位论文的全部或部分内容,同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名:显呈惑导师签名:期:坐啤丑埸liI摘要自20世纪60年代以来,随着计算机、网络和通讯等信息技术的迅速发展,电子商务、办公自动化、管理信息系统、互联网的普及与应用,使得人们积累的数据越来越多,要想从海量的数据中得到有用的信息与知识,传统的数据分析手段已难以满足需求了,这就产生了一
3、种矛盾,即快速的数据产生、存储、搜索与相对落后的数据分析方法之间的矛盾,同时在嵌入式领域,随着科技的稳步发展,包括嵌入式微机在内的硬件性能也都得到长足的发展。因此,为了充分利用现有的硬件发展机遇,提高数据挖掘的效率,本文以零售业为研究背景,在嵌入式微机上,开发一个小型的数据挖掘系统,该系统采用数据挖掘中的关联规则挖掘技术作为分析手段,由于经典的Apriori算法效率低下,难以在嵌入式设备中推广,所以文中提出了一种新的关联规则算法:K.频繁关联规则分簇算法。新算法的提出有效的避免TApriori算法效率不高的缺点。应用该算法设计
4、的嵌入式微型系统能够进行高效的数据挖掘处理,挖掘出的关联规则,为零售商制定商品货架设计、货物存储安排以及分析购买模式提供重要的信息。本文实现了嵌入式技术与数据挖掘技术的有效结合,使得在小型嵌入式设备上进行数据挖掘成为了可能。关键词:K-频繁关联规则分簇算法、数据挖掘、嵌入式系统、商品零售AbstractSincethe1960s,withtherapiddevelopmentofcomputer,networkingandcommunications,thepopularityoftheInternetandapplicati
5、onse-commerce,officeautomation,managementinformationsystems,makingpeopleaccumulatemoreandmoredata.Butifyouwanttogetusefulinformationandknowledge,thetraditionalmeansofdataanalysishasbeendifficulttomeetthedemand,whichresultedinacontradiction,thattherapiddatageneration
6、,storage,search,andrelativelybackwarddataanalysismethodscontradictionbetween.whileintheembeddedfield,诹t11thesteadydevelopmentofscienceandtechnology,includingembeddedmicrocomputerhardwareperformancehavebeendevelopedbyleapsandbounds.Therefore,inordertomakefulluseofexi
7、stinghardwaredevelopmentopportunitiesandimprovetheefficiencyofdatamining,thispaperbasedontheretailindustryastheresearchbackgrounddevelopingasmalldataminingsystemontheembeddedmicro-computer,thesystemusestheassociationrulesmimngindatamimngtechnologyasameansofanalysis,
8、duetotheclassicApfiofialgorithmisinefficientanddifficulttopromoteinembeddeddevices,SOthispaperputsforwardanewalgorithmofassociationrules:B
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