一种高效的多类型数据挖掘算法

作者：张新英; 付川南数据挖掘多类型数据优化规则兴趣度

摘要：已有大部分挖掘算法基本是针对两类数据来发现对照模式以挖掘所需信息,但是针对多类型数据发现对照模式的数据挖掘仍面临挑战。关联规则挖掘算法的缺陷是因为要生成大量规则,然而这其中却包含较多的冗余规则,非冗余规则挖掘算法尽管去除了冗余规则,然而有些规则针对特定应用领域的数据兴趣度太低,所以文中给出一种高效的多类型数据挖掘算法。所给算法根据统计方法定义了诱因模式与安全模式,并实现在多类医疗数据中发现所定义的两种模式。仿真实验给出多类医疗数据的直观因果关系图,且由所给算法生成的规则所获得的分类器证实了所给算法的高效性与实用性。所给算法生成的规则提供了精确且非常有用的信息,能够在诸如医疗研究领域中实际应用。

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