蚁群算法在最大频繁项集挖掘问题中的应用

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:destinyjack1983
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用,将其抽象为带约束条件的子集问题,利用蚁群算法进行求解。实验结果表明,与传统的Apfiori算法相比,在最小支持度较小的情况下,蚁群算法具有较快的挖掘速度,在大部分情况下能够获得所有的最大频繁项集,实验表明了蚁群算法在求解最大频繁项集挖掘问题上的有效性。
其他文献
鄂尔多斯盆地是我国重要的能源盆地之一 ,其构造形式相对简单 ,容易使人忽视。但盆地在其发展过程中 ,周缘的演化对其必将产生作用 ,从而产生一些中小构造 ,现在从盆地中所找
“早发展”与“迟发展”是西方学者在研究现代化理论时提出的一组概念.试图从现代化起步的时宜性入手概括一组发展类型。在我国。自实行改革开放以来。东部沿海地区与中部、西
为了对配电网的运行方式进行量化综合评价,提出了利用拉格朗日函数的经济学意义来确定评价指标权重的方法,将配电网的安全性、优质性、经济性和环保性等指标作为约束条件,根
提出了一种新的基于肤色的多人脸检测方法。该方法先通过肤色分割得到人脸候选区,然后结合图像的小波表示和主元分析方法通过训练得到可用于区分人脸和非人脸的特征向量,并用改进的贝叶斯分类器对输入图像进行多人脸检测,改进的判决准则中参数,可用于控制检测的准确率和虚警概率,通过设定不同值可使算法适用于不同要求的应用,另外为保证获得较高准确率的同时降低虚警概率,还提出在经分类器判决后的人脸区域中依据对应的马赛克
通过在运动拼接网格预处理阶段采用求解两个具有拼接关系的相邻面的外接长方体的公共区域,缩小搜索范围,建立基于拼接区域网格的Kd树,区块经负载平衡区域分解后得到小区块,建