基于粗糙集的关联规则挖掘方法研究

摘要：

对粗糙集进行了相关研究并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。 该方法的优势在于消除了不重要的属性减少了属性数目并减少了候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。

关键词： 数据挖掘 关联规则 粗糙集 分辨矩阵

作者: 贺超波 陈启买

作者单位: 仲恺农业工程学院计算机科学与工程学院,广州 510225 华南师范大学计算机学院,广州 510631

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国西部网络信息技术及应用研讨会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 41-44

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）