模糊关联规则的研究与应用

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作者：陆建江，科学 | 分类：科学技术,自然科学,自然科学总论

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作者简介 暂缺《模糊关联规则的研究与应用》作者简介

内容简介

内容简介 　　关联规则发现是数据挖掘中最重要的任务之一，它的目标是发现数据中属性之间有趣的关联。数量型关联规则是一种重要的关联规则类型，用来发现数量型属性之间的关联。本书应用模糊集来软化属性论域的划分边界，并系统地介绍数量型属性的模糊关联规则及其应用。主要内容包括：数量型属性的模糊关联规则及其挖掘算法；集合值和区间值关系数据库上模糊关联规则及其挖掘算法；加权模糊关联规则及其挖掘算法；模糊关联规则的并行挖掘算法；模糊关联规则的增量更新；关注模糊关联规则的挖掘算法；模糊关联规则在分类和预测中的应用等方面。本书可作为高等院校计算机专业研究生的教材，也可作为相关领域学生的参考书。

目录

图书目录
前言第一章　绪论1.1 　数据挖掘概述1.1.1 　数据挖掘概念1.1.2 　数据挖掘的任务1.1.3 　数据挖掘的方法和技术1.1.4 　数据挖掘工具的评价标准1.1.5 　数据挖掘的需求与挑战1.1.6 　数据挖掘研究现状1.2 　关联规则1.2.1 　布尔型关联规则1.2.2 　数量型关联规则1.3 　本书的主要内容第二章　模糊关联规则及其挖掘算法2.1 　模糊关联规则2.1.1 　应用FCM算法将数量型属性离散化2.1.2 　模糊关联规则的挖掘算法2.1.3 　算法的正确性测试2.1.4 　在肿瘤诊断实例中的应用2.1.5 　挖掘算法的多种策略2.1.6 　优化的模糊关联规则挖掘算法2.2 　正态关联规则2.3 　三角关联规则2.4 　正态云关联规则2.4.1 　云模型2.4.2 　用正态云模型软化划分边界2.4.3 　挖掘正态云关联规则2.4.4 　正态云关联规则挖掘算法的改进2.5 　相关工作第三章　特殊数据库上的模糊关联规则及其挖掘算法3.1 　挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则3.2 　挖掘区间值关系数据库的模糊关联规则3.2.1 　通过在区间上取样来挖掘正态关联规则3.2.2 　应用RFCM算法挖掘模糊关联规则第四章　加权模糊关联规则及其挖掘算法4.1 　加权布尔型关联规则4.1.1 　加权布尔型关联规则介绍4.1.2 　第一种加权布尔型关联规则挖掘算法4.1.3 　第二种加权布尔型关联规则挖掘算法4.2 　加权模糊关联规则4.2.1 　第一种加权模糊关联规则挖掘算法4.2.2 　第二种加权模糊关联规则挖掘算法4.2.3 　讨论第五章　模糊关联规则的并行挖掘算法5.1 　布尔型关联规则挖掘的并行算法5.2 　数量型属性离散化5.2.1 　并行编程平台5.2.2 　PFCM算法5.3 　模糊关联规则的并行挖掘算法5.4 　性能分析第六章　模糊关联规则的增量更新6.1 　模糊关联规则的增量更新6.1.1 　增加新记录6.1.2 　删除现有记录6.2 　实例分析第七章　关注模糊关联规则的挖掘算法7.1 　典型模糊关联规则的挖掘算法7.2 　兴趣模糊关联规则的挖掘算法7.2.1 　关联规则的兴趣度度量方法7.2.2 　模糊关联规则的兴趣度度量7.2.3 　兴趣模糊关联规则的挖掘算法第八章　模糊关联规则在分类中的应用8.1 　典型的分类系统8.2 　基于模糊关联规则分类系统的设计框架8.3 　基于最长模糊关联规则的分类系统8.4 　基于短模糊关联规则的分类系统8.4.1 　应用短模糊关联规则构建分类系统8.4.2 　分类系统的精简8.5 　区间值关系数据库的模糊关联规则分类方法8.5.1 　分类系统的构建8.5.2 　实验分析第九章　模糊关联规则在预测中的应用9.1 　可加性模糊系统9.2 　遗传算法9.3 　基于模糊关联规则的预测方法9.4 　模糊预测系统的遗传优化9.4.1 　简化规则库9.4.2 　调整模糊集参数9.5 　实例分析9.6 　模糊集到模糊集预测9.6.1 　正态模糊数到正态模糊数的预测问题9.6.2 　正态云到正态云的预测问题参考文献