基于关联规则的映射聚类算法
基于云关联规则的蚁群聚类算法研究
的概率实现移动 ， 并聚集在不 同的食 物源而实现聚
类．
收稿 日期 ：０ ０１ —Ｏ ２ １—２２
基金项 目： 甘肃省 自然科学基金 （９ ６ ＪＡ ３ ） ０ １Ｒ Ｚ ０ １
作者简介 ： 孟昱煜（ ９ ５） 女 ， １ ７ 一 ， 河北张家 口人 ， 讲师 ， 士 硕
２ ２
兰
基 于云 关 联 规 则 的蚁 群 聚 类算 法研 究
孟 昱 煜
（ 兰州交通 大学 电子与信息工程学院 ， 甘肃 兰州 ７０７） ３００
摘
要 ： 于云模 型在非规 范知识表 示 中的优 良特征 ， 基 本文提 出了一种基 于云关联规则 的改进蚁群聚 类算 法． 通过
在邻域 内进行基 于云模 型关联规则 的概念快速 动态软 划分 来产 生最 大 内聚核 ， 重新定 义接 受分数模 型 ， 使属 性论
且 采用 蚁群 模 型进行 聚类 更加 接近 实际 聚类 问题 ．
云 变换是 从某一 论 域 的实 际数 据分 布 中进行 概念 描 述 归纳学 习 的过程 ， 对 概 念 从 定 量 描述 到 定 性 描 是
述 的变换 ．
３ 云关联规则 的蚁群聚类算 法
３ １ 云模 型关 联规则 ． 利用 云 模 型对 属 性定 义 域 进 行概 念 划 分 ， 在 并 结果 上提 取关联 规则 称 云关联 规则 ． 丁 一 ｛ ，。 设 ｔ ｔ，
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大
学
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报
第 ３ 卷 Ｏ
蚁 群 聚类算 法 的突 出的特 征是 聚类 的数 量从 数
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
叠 加越 多 ， 其相 对误 差 越 小 ． 数 据挖 掘 的角 度 看 ， 从
数据挖掘算法种类
数据挖掘算法种类数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和模式的过程，而数据挖掘算法是实现这一过程的核心工具。
随着数据的不断增长和业务需求的提升，数据挖掘算法也不断发展和完善。
本文将介绍几种常见的数据挖掘算法。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
它通过对已知数据集进行学习，构建一个分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。
决策树算法是一种基于树结构的分类方法，它通过对属性的选择和划分建立一棵决策树，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
逻辑回归算法是一种广义线性模型，通过对输入与输出之间的关系进行建模，实现对数据的分类。
支持向量机算法通过构建一个最优超平面，将数据进行分割，从而实现对数据的分类。
二、聚类算法聚类算法是将数据按照其相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据对象之间的距离或相似度，将相似的对象划分到同一簇中。
常见的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代计算数据对象与簇中心之间的距离，将数据划分到最近的簇中。
层次聚类算法将数据对象逐步合并或分割，构建一个层次化的聚类结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据对象的邻域密度来确定簇的形状。
三、关联规则算法关联规则算法用于发现数据中的关联规则，即一个事件或项集与另一个事件或项集之间的关系。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它通过迭代计算数据中的频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法，它通过构建一个FP树来高效地挖掘频繁项集。
四、回归算法回归算法用于建立一个输入变量与输出变量之间的关系模型，从而预测未知数据的输出值。
数据挖掘算法及其解析
数据挖掘算法及其解析随着大数据时代的到来，数据挖掘算法成为了一种非常重要的技术和工具。
通过合理的数据挖掘算法，可以从数据中挖掘出有用的信息，并据此进行一系列分析和决策。
在本文中，我们将分析几种常见的数据挖掘算法，并谈谈它们的应用场景和实现原理。
1. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是一种基于统计方法的数据挖掘算法。
它的主要思想是，在数据集中寻找出现频率高的项集，并找到它们之间的关联关系。
常见的应用场景包括购物篮分析、协同过滤等。
例如，在购物篮分析中，可以通过分析每个客户购买的商品，找到频繁共同出现的商品组合，以此帮助店家设计更优秀的促销策略。
关联规则挖掘算法的实现原理较为简单，其基本流程包括：先对数据集进行预处理，例如去重、排序等；然后通过扫描数据集，找到频繁项集；最后，利用频繁项集，构建关联规则，并计算其置信度和支持度。
在实现时，需要注意对大规模数据的优化处理。
例如，可以采用Apriori算法等频繁项集挖掘算法，进行高效的路径查找。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于非参数模型的机器学习算法。
它的主要思想是利用训练数据集中的特征，通过一系列的规则判断，对未知数据进行分类或回归分析。
常见的应用场景包括欺诈检测、客户细分等。
决策树算法的实现原理也比较简单，其基本流程包括：先将数据集分成多个子集；然后对每个子集，选取最佳划分特征，并生成一个子节点；最后，对每个子节点，递归重复上述过程，直至满足停止条件。
在实现时，需要考虑对过拟合和欠拟合的处理。
例如，可以采用剪枝策略和属性选择策略，提高决策树模型的泛化性能。
3. 聚类算法聚类算法是一种基于距离度量的数据挖掘算法。
它的主要思想是将数据集中的样本划分成若干个互不相交的簇，使得簇内的样本相似度高，而簇间的相似度低。
常见的应用场景包括用户分群、图像分割等。
聚类算法的实现原理也较为简单，其基本流程包括：先选定初始聚类中心；然后通过距离度量，将样本分配到最近的聚类中心中；最后，对每个聚类中心，重新计算其位置，并重复上述过程，直至满足停止条件。
聚类算法和分类算法总结
聚类算法和分类算法总结聚类算法总结原⽂:聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means：是⼀种典型的划分聚类算法，它⽤⼀个聚类的中⼼来代表⼀个簇，即在迭代过程中选择的聚点不⼀定是聚类中的⼀个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采⽤简单匹配⽅法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k-medoids：在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法CLARA：CLARA算法在PAM的基础上采⽤了抽样技术，能够处理⼤规模数据CLARANS：CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第⼀个⽤于空间数据库的聚类算法FocusedCLARAN：采⽤了空间索引技术提⾼了CLARANS算法的效率PCM：模糊集合理论引⼊聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法基于层次聚类算法：CURE：采⽤抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采⽤分区技术对样本进⾏分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进⾏全局聚类ROCK：也采⽤了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响CHEMALOEN（变⾊龙算法）：⾸先由数据集构造成⼀个K-最近邻图Gk ,再通过⼀个图的划分算法将图Gk 划分成⼤量的⼦图,每个⼦图代表⼀个初始⼦簇,最后⽤⼀个凝聚的层次聚类算法反复合并⼦簇，找到真正的结果簇SBAC：SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较⾼的权值BIRCH：BIRCH算法利⽤树结构对数据集进⾏处理，叶结点存储⼀个聚类，⽤中⼼和半径表⽰，顺序处理每⼀个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE：BUBBLE算法则把BIRCH算法的中⼼和半径概念推⼴到普通的距离空间BUBBLE-FM：BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提⾼了BUBBLE算法的效率基于密度聚类算法：DBSCAN：DBSCAN算法是⼀种典型的基于密度的聚类算法，该算法采⽤空间索引技术来搜索对象的邻域，引⼊了“核⼼对象”和“密度可达”等概念，从核⼼对象出发，把所有密度可达的对象组成⼀个簇GDBSCAN：算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念，以适应空间对象的特点DBLASD：OPTICS：OPTICS算法结合了聚类的⾃动性和交互性，先⽣成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到⽤户满意的结果FDC：FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若⼲个矩形空间，当空间维数较少时可以⼤⼤提⾼DBSCAN的效率基于⽹格的聚类算法：STING：利⽤⽹格单元保存数据统计信息，从⽽实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引⼊了⼩波变换的原理，主要应⽤于信号处理领域。
大数据的经典的四种算法
大数据的经典的四种算法大数据经典的四种算法一、Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
它的基本思想是通过迭代的方式，从单个项开始，不断增加项的数量，直到不能再生成频繁项集为止。
Apriori算法的核心是使用Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。
这个原理可以帮助减少候选项集的数量，提高算法的效率。
Apriori算法的输入是一个事务数据库，输出是频繁项集和关联规则。
二、K-means算法K-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分成K个不同的类别。
它的基本思想是通过迭代的方式，不断调整类别中心，使得每个样本点都属于距离最近的类别中心。
K-means算法的核心是使用欧氏距离来度量样本点与类别中心的距离。
算法的输入是一个数据集和预设的类别数量K，输出是每个样本点所属的类别。
三、决策树算法决策树算法是一种分类和回归算法，用于根据数据集中的特征属性，构建一棵树形结构，用于预测目标属性的取值。
它的基本思想是通过递归的方式，将数据集分割成更小的子集，直到子集中的样本点都属于同一类别或达到停止条件。
决策树算法的核心是选择最佳的划分属性和划分点。
算法的输入是一个数据集，输出是一个决策树模型。
四、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，用于根据数据集中的特征属性，预测目标属性的取值。
它的基本思想是假设特征属性之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的核心是使用贝叶斯定理和条件独立性假设。
算法的输入是一个数据集，输出是一个分类模型。
五、支持向量机算法支持向量机算法是一种用于分类和回归的机器学习算法，用于找到一个超平面，将不同类别的样本点分开。
它的基本思想是找到一个最优的超平面，使得离它最近的样本点到超平面的距离最大化。
支持向量机算法的核心是通过求解凸二次规划问题来确定超平面。
算法的输入是一个数据集，输出是一个分类或回归模型。
基于关联规则的聚类算法研究
基于关联规则的聚类算法研究摘要：近年来，随着数据量的飞速增长，聚类算法成为了数据挖掘领域的热门研究方向。
而在聚类算法中，基于关联规则的聚类算法正逐渐受到学术界和工业界的青睐。
本文首先介绍了聚类算法的基本原理，然后详细介绍了关联规则以及关联规则挖掘的过程。
接着，阐述了基于关联规则的聚类算法的思想和优缺点，并对几种常用的基于关联规则的聚类算法进行了比较与分析。
最后，文章还对基于关联规则的聚类算法的研究方向进行了展望。
关键词：聚类算法、关联规则、关联规则挖掘、基于关联规则的聚类算法第一章引言1.1 研究背景随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活和工作中产生的数据量呈指数级增长。
如何从这些海量数据中发现有用的信息，对于决策和业务发展具有重要意义。
聚类算法作为一种无监督学习方法，可以通过将数据集中的样本划分为若干个类别，发现数据的内在规律，帮助人们分析和理解数据。
因此，聚类算法成为了数据挖掘领域的热门研究方向。
1.2 研究目的本文旨在研究基于关联规则的聚类算法，探讨其在数据挖掘领域的应用。
通过对关联规则和关联规则挖掘的介绍，深入剖析基于关联规则的聚类算法的思想和优缺点，并对几种常用的基于关联规则的聚类算法进行比较和分析，为聚类算法的选择和改进提供理论依据。
第二章聚类算法基本原理2.1 聚类的定义与目标聚类是将数据集划分为若干个类别的过程，每个类别内的样本相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。
聚类的目标是使类内的相似度尽可能高，而类间的相似度尽可能低。
2.2 聚类算法的分类聚类算法可分为层次聚类和划分聚类两大类。
层次聚类将数据集看作是一棵层次化的树状结构，通过自底向上或自顶向下的方式逐步合并或分裂样本，最终形成簇。
划分聚类将数据集划分为不相交的子集，每个子集对应一个簇。
第三章关联规则与关联规则挖掘3.1 关联规则的定义关联规则是指两个或多个项之间的关联关系，可以用“如果...那么”的形式来表示。
其中，“如果”部分称为前项，用X表示，“那么”部分称为后项，用Y表示。
基于关联规则和熵聚类算法的颜正华教授治疗心悸用药规律研究
价值 。
华教 授 治疗 心悸 ， 多用活 血 凉血 、养 心安神之 品 。 中 医传 承辅助 系统 对 于挖掘 名老 中医临床 经验具 有 重要 实用
关键词 ：颜正华 ；心悸； 关联规则 ；聚类算法
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大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）
⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。
⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。
其主要基于，，模式学习，统计学等。
通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。
⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。
⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。
这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。
数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。
(1)分类分类是找出数据库中的⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。
可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。
分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。
在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。
决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。
每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。
大数据技术概论期末复习题2023-11(附参考答案)
单项选择题1.下列各项不属于数据的是（）oA.文本B.图像C.视频D.印象2.下列各项不属于大数据特征的是（）oA体量大 B.种类多C真实性 D.数据生成慢3.数据异常值的处理方法不包括（）。
A极小值替换 B.删除C忽略 D.视为缺失值进行填补4.下列各项不能用于描述数据集中趋势的是（）。
A方差 B.平均数C中位数D.峰值5.下列各项不属于HadoOP的特点是（）。
A.存储迅速B.成本高C,计算能力强 D.灵活性强6.在工业网络实时监控系统中，需要连续不断地采集和处理数据。
以下（）不属于这种计算模式。
A.在线处理B.实时处理C.流式计算D.批量计算7.下面不是研究数据方法的是（）。
A.统计学B.机器学习C.心理分析D.数据挖掘8.下面不属于大数据的处理过程的是（）。
A.数据获取B.数据清洗C数据分析 D.数据安全9.下面不属于大数据计算模式的类型的是（）。
A.批量计算B.手动计算C.流式计算D,交互式计算10.下列各项属于合规数据的是（）oA非法收集隐私信息数据 B.取得使用者同意的个人资料数据C泄露的隐私信息数据 D.垄断数据11.在HadOOP生态系统中，主要负责节点集群的任务调度和资源分配，将存储和计算资源分配给不同应用程序的组件是（）。
A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Storm12.下列属于图数据的主要特性的是（）。
A.数据驱动计算B.不规则问题C高数据访问率 D.以上均是13.可以用来查看数值型变量的分布的可视化方法是（）。
A.箱线图B.直方图C小提琴图D,以上方法均可以14.如果只是研究两个数值变量之间的关系，最常见的可视化方法是（）。
A.直方图B.散点图C饼图 D.折线图15.下列各项不属于批处理系统的特点的是（）。
A.可以实现实时的分析报告或自动响应B.可以实现无缝扩展以处理峰值数据量或数据请求C,支持数据在不同系统之间进行交换D.支持作业执行状态的监控16.下列各项属于非结构化数据的是（）0A.图像B.二维数据表CHTML文档 D.以上均是17.在大数据的处理流程中，（）步骤是将数据转化为图形，以更直观的方式展示和表达。
大数据常用的算法
大数据常用的算法在当今数字化时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要支撑。
而在处理大数据时，算法起着至关重要的作用。
本文将介绍大数据常用的算法，匡助读者更好地了解和应用这些算法。
一、分类算法1.1 决策树算法：通过树状结构对数据进行分类和预测，易于理解和解释。
1.2 支持向量机算法：通过寻觅最佳的超平面将数据分类，适合于高维数据和非线性数据。
1.3 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，适合于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。
二、聚类算法2.1 K均值算法：通过不断迭代更新质心来将数据聚类成不同的簇，适合于数据量较大的场景。
2.2 DBSCAN算法：基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，对噪声数据具有较好的鲁棒性。
2.3 层次聚类算法：通过不断合并最相似的簇来构建聚类层次，可以根据需求选择不同的聚类粒度。
三、关联规则算法3.1 Apriori算法：通过挖掘频繁项集和关联规则来发现数据中的潜在关系，适合于市场篮子分析和推荐系统。
3.2 FP-growth算法：通过构建FP树来高效地发现频繁项集，减少了对数据的多次扫描。
3.3 Eclat算法：基于垂直数据表示的频繁项集挖掘算法，适合于处理稀疏数据集。
四、回归算法4.1 线性回归算法：通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系，适合于连续型数据的预测。
4.2 逻辑回归算法：用于解决分类问题，将线性回归模型的输出映射到一个概率范围内。
4.3 决策树回归算法：通过构建回归树来预测连续型数据，易于解释和可视化。
五、降维算法5.1 主成份分析（PCA）算法：通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留最慷慨差的信息。
5.2 t-SNE算法：通过优化局部和全局结构来实现高维数据的可视化。
5.3 LDA算法：用于降维和特征选择，通过最大化类间距离和最小化类内距离来实现数据的判别。
总结：大数据常用的算法涵盖了分类、聚类、关联规则、回归和降维等多个领域，每种算法都有其独特的应用场景和优势。