多尺度數據挖掘方法
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標簽：數據挖掘(24109)
多尺度理論已被引入到數據挖掘領域，但人們對其研究仍不夠深入和完善，缺乏普適性理論與方法．隨著大數據處理應用的不斷深入，其研究變得更加迫切．針對上述問題，進行了普適的多尺度數據挖掘理論和方法的研究．首先，基于概念分層理論給出了數據尺度劃分和數據尺度的定義以及多尺度數據集之間的上下層尺度數據集關系；其次，闡明了多尺度數據挖掘的定義、研究實質和方法分類；最后，提出了多尺度數據挖掘算法框架，給出其理論基礎，并將此框架應用于關聯規則挖掘，提出了多尺度關聯規則挖掘算法MSARMA（multi-scale association rules mining algorithm），實現了多尺度數據集之間知識的跨尺度推導．利用IBM T1014DIOOK數據集和H省全員人口真實數據集對MSARMA算法進行了實驗和分析，實驗結果表明：算法具有較高的覆蓋率、精確度和較低的支持度估計誤差，是可行且有效的。
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