[發明專利]一種基于中高位樣本的頻繁項集數據挖掘方法在審
| 申請號： | 202010071649.8 | 申請日： | 2020-01-21 |
| 公開（公告）號： | CN111324636A | 公開（公告）日： | 2020-06-23 |
| 發明（設計）人： | 柴明亮;郭慶濤;高冰;賈吉祥;唐雪峰;康偉;朱曉雷;康磊;趙成林;彭春霖 | 申請（專利權）人： | 鞍鋼股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/2458 | 分類號： | G06F16/2458 |
| 代理公司： | 鞍山嘉訊科技專利事務所(普通合伙) 21224 | 代理人： | 周長星 |
| 地址： | 114000 *** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 高位 樣本 頻繁 集數 挖掘 方法 | ||
1.一種基于中高位樣本的頻繁項集數據挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)局部樣本中位項集和高位項集及平均支持度計算
計算每個局部樣本一項集支持度，按照從高到低排列，生成每個樣本中位項集表和高位項集表，每個樣本的中位項集平均支持度IW1i,i代表樣本序號，每個樣本的高位項集平均支持度GW1j,j代表樣本序號；
(2)局部樣本方差的計算
根據公式σ＝(X1-M)2+(X2-M)2+.....+(Xn-M)2計算局部樣本的方差；
(3)局部樣本包含：如果出現IW1i＝IW1j且GW1i＝GW1j且σi＝σj,i、j為樣本序號，則認定樣本則樣本Si淘汰指數增加1；
(4)淘汰樣本：根據樣本淘汰指數，最高者進入淘汰；
(5)總體數據樣本頻繁一項集生成
重新組合數據樣本，根據總體數據樣本計算候選一項集C1的支持度及平均支持度ZS1確定頻繁一項集L1，L1數量計作M1；
(6)總體數據樣本頻繁K項集生成
重新組合數據樣本，第k步,根據k-1步頻繁的k-1項集Lk-1按照Apriori_gen產生后選的k項集Ck集,根據總體數據樣本,計算候選一項集Ck的支持度及平均支持度ZSk確定頻繁一項集Lk，Lk數量計作Mk；
其中：
中位項集：按照支持度從高到低依次排列，去掉前三位和后三位，剩余為中位項集；
高位項集：按照支持度從高到低依次排列，前三位為高位；
方差：表征樣本的離散程度，σ＝(X1-M)2+(X2-M)2+.....+(Xn-M)2,其中Xi為樣本，M為樣本均值，σ為樣本方差；
淘汰指數：如果出現IW1i＝IW1j且GW1i＝GW1j且σi＝σj,i、j為樣本序號，則認定樣本則樣本Si淘汰指數增加1，樣本初始淘汰指數為0。
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