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apriori算法及其改進(jìn)算法(參考版)

2024-08-25 16:38本頁面
  

【正文】 ()。 CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialog(CAboutDlg::IDD) { //{{AFX_DATA_INIT(CAboutDlg) //}}AFX_DATA_INIT 陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系開放性實(shí)驗(yàn)結(jié)題報(bào)告 23 } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialog::DoDataExchange(pDX)。 //}}AFX_DATA // ClassWizard generated virtual function overrides //{{AFX_VIRTUAL(CAboutDlg) protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX)。 } ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CAboutDlg dialog used for App About class CAboutDlg : public CDialog { public: CAboutDlg()。 m_pMainWndUpdateWindow()。 陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系開放性實(shí)驗(yàn)結(jié)題報(bào)告 22 // Dispatch mands specified on the mand line if (!ProcessShellCommand(cmdInfo)) return FALSE。 // Parse mand line for standard shell mands, DDE, file open CCommandLineInfo cmdInfo。 pDocTemplate = new CSingleDocTemplate( IDR_MAINFRAME, RUNTIME_CLASS(CAprioriDoc), RUNTIME_CLASS(CMainFrame), // main SDI frame window RUNTIME_CLASS(CAprioriView))。 // Load standard INI file options (including MRU) // Register the application39。 // Call this when linking to MFC statically endif // Change the registry key under which our settings are stored. // TODO: You should modify this string to be something appropriate // such as the name of your pany or anization. SetRegistryKey(_T(Local AppWizardGenerated Applications))。 // Standard initialization // If you are not using these features and wish to reduce the size // of your final executable, you should remove from the following // the specific initialization routines you do not need. ifdef _AFXDLL Enable3dControls()。 endif ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CAprioriApp BEGIN_MESSAGE_MAP(CAprioriApp, CWinApp) //{{AFX_MSG_MAP(CAprioriApp) ON_COMMAND(ID_APP_ABOUT, OnAppAbout) // NOTE the ClassWizard will add and remove mapping macros here. // DO NOT EDIT what you see in these blocks of generated code! //}}AFX_MSG_MAP // Standard file based document mands ON_COMMAND(ID_FILE_NEW, CWinApp::OnFileNew) ON_COMMAND(ID_FILE_OPEN, CWinApp::OnFileOpen) // Standard print setup mand ON_COMMAND(ID_FILE_PRINT_SETUP, CWinApp::OnFilePrintSetup) END_MESSAGE_MAP() ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CAprioriApp construction CAprioriApp::CAprioriApp() { // TODO: add construction code here, // Place all significant initialization in InitInstance } 陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系開放性實(shí)驗(yàn)結(jié)題報(bào)告 21 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // The one and only CAprioriApp object CAprioriApp theApp。因此本文認(rèn)為,這種方法在實(shí)踐應(yīng)用中也是值得使用的。從數(shù)據(jù)挖掘工具的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) ( , , , 5 挖掘結(jié)果的輸出, )來看,本算法可以達(dá)到較高的標(biāo)準(zhǔn) 。同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫 中 的 記錄數(shù)邏輯地減少。如果對(duì)大型的數(shù)據(jù)庫而言,這種時(shí)間開銷的降低對(duì)數(shù)據(jù)挖掘效率來說是顯而易見的,這是 Apriori 方法中沒有涉及的 。 但是又有不同之處。 算法的圖例說明 本算法的評(píng)價(jià) : 通過上述介紹,我們可以看到本算法的思路基本上與 Apriori 算法保持一致,即它們的共同之處是首先通過掃描數(shù)據(jù)庫 D得到那些支持度不小于用戶給定的最小支持度 minsup 的頻繁項(xiàng)集 L1。因此隨著 K 的增大, D’中事務(wù)記錄量大大地減少,對(duì)于下一次事務(wù)掃描可以大大節(jié)約 I/0 開銷。若其中有一個(gè)沒有包含,則也可刪去該組合,這樣得到一個(gè)真正有用的 K維頻繁項(xiàng)目集選項(xiàng)目集。這是因?yàn)閷?duì)某一個(gè)元素要成為 K維項(xiàng)目集的一元素的話,該元素在 k1階頻繁項(xiàng)目集中的計(jì)數(shù)次數(shù)必須達(dá)到 K1個(gè),否則不可能生成 K維項(xiàng)目集 (性質(zhì) 3)。從第二步開始循環(huán)處理直到未能再產(chǎn)生 維數(shù)更高的頻繁項(xiàng)目集。因此人們開始尋求一種能減少這種系統(tǒng) 1/O 開銷的更為快捷的算法。第二 :每 次計(jì)算項(xiàng)集的支持度時(shí),都對(duì)數(shù)據(jù)庫 D中的全部記錄進(jìn)行了一遍掃描比較,如果是一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫的話,這種掃描比較會(huì)大大增加計(jì)算機(jī)系陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系開放性實(shí)驗(yàn)結(jié)題報(bào)告 14 統(tǒng)的 I/O 開銷。中那些所有 k1維子集不在 Lk1 中的項(xiàng)目集 , (其中 k1維子 集為 Ck 的所有項(xiàng)目數(shù)為 k1的子集 ). 這里用了 (1)中的性質(zhì) : 最大項(xiàng)目集的子集必為最大項(xiàng)目集 . 即若某項(xiàng)目集的 (k1)維子集不是最大項(xiàng)目集(Lk1 中包含所有 k1 維最大項(xiàng)目集 ), 則該項(xiàng)目集不是最大項(xiàng)目集 . 所以將刪除 Ck39。.count 必然大于等于 minsupport. 所以 c39。|X 的所有 k1 維子集在 Lk1中 } 在此函數(shù)中需要說明以下幾點(diǎn) : (1) 最大項(xiàng)目集的子集必為最大項(xiàng)目集 . 這是該算法中隱含的最基本的一條性質(zhì) . 因?yàn)樽畲箜?xiàng)目集定義為不小于最小支持度 (minsupport)的項(xiàng)目集 . 若最大項(xiàng)目集為 c, 則即 =minsupport, 若 c 的子集為 c39。|=k2} 陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系開放性實(shí)驗(yàn)結(jié)題報(bào)告 11 然后 ,是 prune(修剪 )步 ,即對(duì)任意的 c,c∈ Ck, 刪除 Ck 中所有那些 (k1)維子集不在 Lk1 中的項(xiàng)目集 ,得到侯選項(xiàng)目集 : for all itemset c∈ Ck
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