第6章現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與發(fā)展-文庫(kù)吧
2025-07-05 12:28 本頁(yè)面
【正文】 種規(guī)則形如 I1,I2,I3,… Ii1,Ii+1… ,Ik→ Ii,。 這些規(guī)則置信度必須大于用戶給定的最小置信度 。 數(shù)據(jù)庫(kù) D C1 L1 事務(wù)標(biāo)識(shí) 項(xiàng)集 項(xiàng)集 支持度 項(xiàng)集 支持度 A1 1,3,4 掃描數(shù)據(jù) 庫(kù) D {1} 2 {1} 2 A2 2,3,5 {2} 3 比較 支持度 {2} 3 A3 1,2,3,5 {3} 3 {3} 3 A4 2,5 {4} 1 {5} 3 {5} 3 由 L1產(chǎn)生 C2 C2 L2 項(xiàng)集 項(xiàng)集 支持度 項(xiàng)集 支持度 {1,2} 掃描數(shù)據(jù) 庫(kù) D {1,2} 1 {1,2} 2 {1,3} {1,3} 2 比較 支持度 {2,3} 2 {1,5} {1,5} 1 {2,5} 3 {2,3} {2,3} 2 {3,5} 2 {2,5} {2,5} 3 {3,5} {3,5} 2 項(xiàng)集 掃描數(shù)據(jù) 庫(kù) D 項(xiàng)集 支持度 {2,3,5} {2,3,5} 2 由 L2產(chǎn)生 C3 L3 前件和后件規(guī)則中的正確率和覆蓋率 規(guī)劃覆蓋率和正確率的平衡 前件 后件 正確率 覆蓋率 百吉餅 奶油干酪 80% 5% 百吉餅 橙汁 40% 3% 百吉餅 咖啡 40% 2% 百吉餅 雞蛋 25% 2% 面包 牛奶 35% 30% 黃油 牛奶 65% 20% 雞蛋 牛奶 35% 15% 奶酪 牛奶 40% 8% 規(guī)劃覆蓋率 正確率低 正確率高 覆蓋率高 規(guī)劃很少是正確的 ， 但可以使用 規(guī)劃多數(shù)情況下是正確的 ， 而且可以經(jīng)常使用 覆蓋率低 規(guī)劃很少是正確的 ， 一般不被使用 規(guī)劃多數(shù)情況下是正確的 ， 但很少被使用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型現(xiàn)代挖掘技術(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程主要分兩個(gè)階段：學(xué)習(xí)階段和工作階段 。 學(xué)習(xí)方式則有三種：有教師 （ 監(jiān)督 ） 學(xué)習(xí) 、 無(wú)教師 （ 監(jiān)督 ） 學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型現(xiàn)代挖掘技術(shù) （ 1） 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 一種無(wú)教師學(xué)習(xí)過程 、 可以提取一組數(shù)據(jù)中的重要特征或某種內(nèi)在知識(shí) （ 2） 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 模糊 BP網(wǎng)絡(luò) 、 模糊 Kohonen聚類網(wǎng)絡(luò) 、 模糊推理網(wǎng)絡(luò) 、 模糊 ART模型等 模糊 BP網(wǎng)絡(luò)中 ， 樣本的希望輸出值改為樣本相對(duì)各類的希望隸屬度 輸出表達(dá)方面實(shí)現(xiàn)了模糊化 ， 而且將樣本的隸屬度引入了權(quán)系數(shù)的修正規(guī)則中 ， 使權(quán)系數(shù)的修正規(guī)則也實(shí)現(xiàn)了模糊化 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型現(xiàn)代挖掘技術(shù) （ BP,Back Propagation） 及其算法 具體過程如下： ⑴ 選定 p個(gè)樣本； ⑵ 權(quán)值初始化 （ 隨機(jī)生成 ） ； ⑶ 依次輸入樣本； ⑷ 依次計(jì)算各層的輸出； ⑸ 求各層的反傳誤差； ⑹ 按權(quán)值調(diào)整公式修正各權(quán)值和閥值； ⑺ 按新權(quán)值計(jì)算各層的輸出 ， 直到誤差小于事先設(shè)定閥值； 變換函數(shù)可以采用這樣幾種： ⑴ 階躍函數(shù) 、 ⑵ S型函數(shù) 、 ⑶ 比例函數(shù) 、 ⑷ 符號(hào)函數(shù) 、 ⑸ 飽和函數(shù) 、 ⑹ 雙曲函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型現(xiàn)代挖掘技術(shù) 47歲 收入 6500元 節(jié)點(diǎn) 借貸拖欠 ？ 連接 Weight= Weight= 年齡 收入 （ ） +（ ） ＝ 遺傳算法型現(xiàn)代挖掘技術(shù) 達(dá)爾文的 “ 適者生存 ” 理論 、 繼承的信息由基因攜帶 、 多個(gè)基因組成了染色體 、 基因座 、 等位基因 、 基因型和表現(xiàn)型 染色體對(duì)應(yīng)的是一系列符號(hào)序列 ， 通常用 0、 1的位串表示 進(jìn)行生物的遺傳進(jìn)化 。 在這一過程中包括三種演化操作：在父代基因群中的雙親選擇操作 、 兩個(gè)父代雙親產(chǎn)生子代基因的交叉操作和在子代基因群體中的變異操作 。 兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：從表現(xiàn)型到基因型的轉(zhuǎn)換 ， 另一種是從基因型到表現(xiàn)型的轉(zhuǎn)換 遺傳算法實(shí)質(zhì)上是一種繁衍 、 檢測(cè)和評(píng)價(jià)的迭代算法 最大優(yōu)點(diǎn)是問題的最優(yōu)解與初始條件無(wú)關(guān) ， 而且搜索最優(yōu)解的能力極強(qiáng)
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