频繁模式支持向量回归的约简表示
频繁模式的发现是数据挖掘中非常重要且很有意义的一项工作,然而通常情况下生成的频繁模式数量非常巨大,因此如何有效地表示挖掘到的频繁模式就变得尤其重要,提出一种新的频繁模式的约简表示方法,即利用支持向量回归(SVR)方法对频繁模式进行拟合,根据参数调节最后的压缩比和总误差,对于大数据量不便于SVR一次计算的情况,提出利用聚类方法将得到的频繁模式进行分区,然后利用SVR方法对各个区的频繁模式进行回归分析,两者比较的结果表明一次性的全局拟合的效果更好.通过实验验证表明了该方法的有效性.
频繁模式 支持向量机 数据挖掘 全局拟合
李小斌 钱建生 赵志凯 王卿斌 宋万宝 何霁野
中国矿业大学,计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116;徐州师范大学,计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116 中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,221116 中国矿业大学,计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116 河南省,鹤壁,中泰矿业有限公司,河南,鹤壁,458010 上海大屯能源股份有限公司,江苏,徐州,221611
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2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）