資料探勘中關聯規則演算法的應用研究
隨著計算機、網路通訊等資訊科技的高速發展，產生了海量資料，傳統的資料分析手段已無法有效地使用這些資料。資料探勘技術就是從大量的資料中提取隱含的有用資訊，並找到尚未發現的知識用來指導決策。近年來，資料探勘的研究工作取得了很大的進展，各種資料探勘軟體的應用極大地推動了人們掌握、處理資訊的效率。
本文採用vc++ 程式語言與資料探勘技術相結合，通過連線access資料庫，使用apriori 寬度優先演算法對資料庫進行多趟掃瞄來發現所有的頻繁專案集；並利用apriori演算法中頻繁專案集的所有非空子集都必須是頻繁專案集的這一重要性質來壓縮搜尋空間，生成較小的候選專案集，實現方便，在很大程度上提高了效率。具有以下優點：效率較高，與現有的 apriori 演算法相比較，大大減少演算法須對資料庫的遍歷次數和掃瞄記錄數；易於實現，由於是使用vc++ 程式設計軟體連線access資料庫，易於實現該演算法進行資料探勘；操作方便，使用人性化操作介面，使用者根據需求進行引數設定，就能得到所需的資料分析。
關鍵詞：資料探勘，關聯規則，支援度，apriori 演算法，頻繁專案集目錄第1章緒論1
1.1 課題研究的背景和意義 1
1.1.1 資料探勘的商業背景 1
1.1.2 資料探勘的技術背景 1
1.1.3 資料探勘的社會背景 2
1.1.4 課題研究的意義 2
1.2 資料探勘發展的現狀與趨勢 21.2.1 資料探勘發展的現狀 2
1.2.2 資料探勘發展的趨勢與面臨的挑戰 31.3 本課題的主要工作 4
第2章資料探勘概述5
2.1資料探勘的定義和特點 5
2.1.1 資料探勘的定義 5
2.1.2 資料探勘的特點 5
2.2資料探勘的物件和步驟 5
2.2.1 資料探勘的物件 5
2.2.2 資料探勘的主要步驟 6
2.3資料探勘的方法和任務 7
2.3.1 資料探勘的方法 7
2.3.2 資料探勘的任務 9
2.4 資料探勘的應用和結果評估 102.4.1 資料探勘的主要應用 102.4.2 資料探勘結果評估 10
第3章關聯規則挖掘演算法概述12
3.1 關聯規則的基本概念 12
3.1.1 專案集的定義和性質 123.1.2 關聯規則的定義 13
3.2 關聯規則的分類 14
3.3 實現關聯規則挖掘的步驟和應注意問題 143.3.1 實現關聯規則挖掘的步驟 143.3.2 應注意的問題 14
3.4 關聯規則的經典演算法 15
第4章經典apriori演算法概述 164.1 apriori 演算法的解釋和描述 164.1.
1 apriori 演算法解釋 164.1.2 apriori 演算法描述 174.
2 apriori 演算法分析 194.3 apriori 演算法的效能瓶頸 194.4 apriori 的優化和改進 204.
4.1 演算法的優化 20
4.4.2 改進的apriori 演算法 20第5章系統實現 22
5.1 vc++ 程式語言簡介 225.2 vc++ 實現apriori 演算法挖掘資料 225.
2.1 系統實現演算法的原理 225.2.
2 系統實現關聯規則挖掘步驟 225.2.3 系統介面顯示 23
5.2.4 演算法實現資料探勘案例 245.
2.4.1 資料探勘案例一 245.
2.4.2 資料探勘案例二 325.
2.5 access 資料庫中建表 34結論 35
參考文獻 36
致謝 37
圖5.2 使用者登入介面
圖5.3 連線access資料庫視窗
圖5.4 引數設定視窗
圖5.5 演算法結果顯示視窗
圖5.6 事務資料庫
圖5.7 引數設定視窗
圖5.8 演算法結果顯示視窗
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