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，
州
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大
学
学
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。
海事事故的聚类与关联规则
海事事故的聚类与关联规则杨柏丞;马建斌;王哲凯;陈红玉【摘要】为进一步分析海事事故发生的潜在原因,保障船舶航行安全,在对比各海事局事故数据质量的基础上,以浙江海域海事事故数据库作为研究对象,通过对海上船舶风险及其影响因子进行识别,以事故类型为聚类中心,并与关联规则Aprion算法进行融合,以较高的挖掘精度实现对海事事故数据的致因分析.挖掘试验结果表明:基于k-medoids和Apnori组合的挖掘算法在提升度和挖掘精度上均优于传统的Apriofi算法.通过对逐条关联规则进行解释,分析出浙江海域海事事故的特征及致因,提出预防海事事故的建议和对策,保障浙江海域船舶的航行安全.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2018(041)003【总页数】5页(P63-67)【关键词】海事事故;k-medoids聚类算法;Apfiori关联规则;数据挖掘【作者】杨柏丞;马建斌;王哲凯;陈红玉【作者单位】大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 116026【正文语种】中文【中图分类】U698.6在船舶导航系统的智能化、船舶驾驶员的高素质化及各国海事主管机关的努力下，我国沿海海事事故整体呈逐年下降趋势。
但部分海域由于航路复杂、船舶密集及自然环境恶劣等原因，保障海上航行安全仍是当前研究的热点问题。
鉴于此，为找出海事事故的主要致因，减少船舶航行风险，国内外专家学者从不同角度对不同海域的交通事故进行了广泛研究，且取得的成果颇丰。
当前主要的研究方法是对复杂海域进行安全评估，从人-船与货物-环境-管理等方面建立指标体系，并采用模糊理论、灰色关联及神经网络等算法，确定不同海域的风险等级，并识别出目标海域的主要风险，为驾驶员在操纵船舶过程中提供一定的指导和借鉴作用；但该类方法在指标体系的建立过程中由于存在较多的主观因素，且没有事故数据作为支撑，在精度和航海实践验证方面尚有不足[1-5]。
基于HDBSCAN_聚类算法的实例推理与规则提取
Modeling and Simulation 建模与仿真, 2023, 12(2), 1469-1480 Published Online March 2023 in Hans. https:///journal/mos https:///10.12677/mos.2023.122137基于HDBSCAN 聚类算法的实例推理与规则 提取亓凯航，仲梁维上海理工大学机械工程学院，上海收稿日期：2023年2月14日；录用日期：2023年3月20日；发布日期：2023年3月27日摘要针对复杂装配对象具有结构复杂、开发周期长、装配成本高等特点导致的装配工艺编制较慢、效率低的问题，为实现装配工艺重用，在规则提取过程中，利用Apriori 关联规则算法提取出满足约束参数的强关联规则，作为知识检索的条件与结论放入规则库中；在实例推理过程中，提出基于DBSCAN 聚类算法快速定位与目标装配对象相似的子实例集，即与目标对象最相似的簇，缩小实例检索的范围以提高匹配的效率。
结果表明，该方法使检索范围缩小了50倍，实例匹配速度明显加快。
关键词Apriori ，HDBSCAN ，规则提取，实例推理Case Reasoning and Rule Extraction Based on HDBSCAN Clustering AlgorithmKaihang Qi, Liangwei ZhongSchool of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, ShanghaiReceived: Feb. 14th , 2023; accepted: Mar. 20th , 2023; published: Mar. 27th , 2023AbstractDue to the complex assembly object’s complex structure, long development cycle and high assem-bly cost, the assembly process is slow and the efficiency is low. In order to realize assembly process reuse, in the process of rule extraction, the Apriori association rule algorithm is used to extract the strong association rules meeting the constraint parameters and put into the rule base as the conditions and conclusions of knowledge retrieval. In the process of case reasoning, the DBSCAN clustering algorithm is proposed to quickly locate the sub-instance set similar to the target as-sembly object, that is, the cluster most similar to the target object, and narrow the scope of in-亓凯航，仲梁维stance retrieval to improve the matching efficiency. The results show that the retrieval range is reduced by 50 times and the case matching speed is greatly accelerated.KeywordsApriori, HDBSCAN, Rule Extraction, Case ReasoningCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言在工艺设计阶段，工程师往往在编写复杂装配体的工艺文件与设备工艺卡时会耗费大量的时间，通常会借鉴以往工艺文件中相似的工艺内容，查询以往成熟的工艺方法，以及检索相应的装配工艺知识。
基于聚类的关联规则算法在刑事犯罪行为分析中的应用
近年 来 ， 随着 “ 盾 工 程 ” 金 一期 的顺 利 完 成 ， 公 安机 关信 息化应 用 水 平大 幅提 高 ， 安机 关 的整 体 公
战斗力得 到有 力提 升 ， 打击犯 罪 、 在 维护 国家安 全等 方 面发挥 了重 要作 用 。信 息 系统建设 已经 涵盖 各警
犯罪。
素 导致 当前社会 打 击 、 制 和 预 防犯 罪 的 任务 空 前 遏 加 重 。面 对每 天不 断 更新 的宝 贵 信 息资 源 ， 国公 全 安 机关 尚未建 立起 统 一 的信 息 共 享规 则 ， 信息 资 源
综 合开 发利用 不足 ， 导致 信 息 系 统 的可 用 性 受 到较
对 各类信 息 的 日常 分 析 研究 ， 打破 传 统 的 单 纯数 字 罗列 、 据 比较 、 况 研 判 等简 单 粗 糙 的分 析 方 法 ， 数 情 努 力寻 找挖掘 深层 次 情 报 的切 入 点 ， 意 发 现蛛 丝 注
要 素等各 属性 之 问 的关 系 ， 而 获得 属 性 之 间 的潜 从 在 联系 ， 其挖 掘 目的性更 强 ， 挖掘 过程如 图 １ 示 。 所 数 据挖掘 过程 具体 由以下步 骤组成 ：
速 度骤然 加 快 ， 罪 的 动 态 化 、 能 化 特 征 日趋 明 犯 智 显， 职业 犯罪 、 高科 技 犯 罪不 断 增 多 ， 多 不稳 定 因 诸
算 法下 对大量 的 刑事 犯 罪 行 为 记 录进 行 分 析 ， 而 从 发 现刑 事犯 罪 的规律 、 势 ， 趋 了解 不 同性 质 的犯罪行 为 之间 的关 联 以及 诱 发 某 种 犯 罪 行 为 的潜 在 因素 等， 是公 安司法 等相 关 领 域 的 迫切 需 要 。将 数据 挖 掘算 法 应用 于刑事 犯 罪 行 为 分析 ， 以加 快 警 务决 可 策 、 高执法 效率 、 提 以快 制 快 ， 有效 地 打 击 与 制止 更
数据挖掘最常用的算法
数据挖掘最常用的算法
数据挖掘最常用的算法包括：
1.分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K-近邻等）：用于根据已有数据的标签或类别对新数据进行分类。
2.聚类算法（如K-均值、层次聚类等）：用于对未标记数据进行分组或聚类。
3.关联规则算法（如Apriori算法等）：用于发现数据之间的关联规律，比如购物篮分析中发现购买了X商品的人更容易购买Y商品。
4.回归算法（如线性回归、逻辑回归等）：用于建立变量之间的映射关系，例如根据历史销售数据预测未来销售额。
5.人工神经网络算法（如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等）：通过模拟神经网络的结构和功能，对数据进行分析和学习。
处理聚类问题常用算法-----算法岗面试题
处理聚类问题常⽤算法-----算法岗⾯试题●什么是DBSCAN参考回答：DBSCAN是⼀种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,⽽是将具有⾜够⾼密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最⼤集合。
● k-means算法流程参考回答：从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚类中⼼,然后计算数据集中每个样本到这k个聚类中⼼的距离,并将此样本分到距离最⼩的聚类中⼼所对应的类中。
将所有样本归类后,对于每个类别重新计算每个类别的聚类中⼼即每个类中所有样本的质⼼,重复以上操作直到聚类中⼼不变为⽌。
● LDA的原理参考回答：LDA是⼀种基于有监督学习的降维⽅式,将数据集在低维度的空间进⾏投影,要使得投影后的同类别的数据点间的距离尽可能的靠近,⽽不同类别间的数据点的距离尽可能的远。
●介绍⼏种机器学习的算法，我就结合我的项⽬经理介绍了些RF, Kmeans等算法。
参考回答：常见的机器学习算法：1）. 回归算法：回归算法是试图采⽤对误差的衡量来探索变量之间的关系的⼀类算法。
回归算法是统计机器学习的利器。
常见的回归算法包括：最⼩⼆乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元⾃适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。
2）. 基于实例的算法：基于实例的算法常常⽤来对决策问题建⽴模型，这样的模型常常先选取⼀批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进⾏⽐较。
通过这种⽅式来寻找最佳的匹配。
因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。
常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习⽮量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及⾃组织映射算法（Self-Organizing Map，SOM）。
介绍机器学习中的无监督学习算法
介绍机器学习中的无监督学习算法无监督学习是机器学习中的一种重要算法，它主要应用于从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构。
与监督学习不同，无监督学习不需要任何先验知识或指导来学习数据。
本文将介绍机器学习中常用的无监督学习算法，包括聚类、关联规则和降维等。
聚类是无监督学习中最常见的任务之一，其目标是将相似的数据点归为一类，同时将不相似的数据点分开。
聚类算法的核心思想是通过测量数据点之间的相似性来构建聚类结构。
其中，k均值聚类是一种常见且直观的聚类算法。
它通过将数据点分配到k个聚类中心，每个数据点都归属于最接近它的聚类中心，从而将数据集划分为不同的簇。
另一种常见的无监督学习算法是关联规则挖掘。
该算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集指的是在数据集中经常同时出现的项目的集合，而关联规则则表示两个或多个项之间的相关性。
关联规则挖掘算法如Apriori和FP-growth可以帮助我们发现不可见的关联性，例如购物篮分析和市场细分。
此外，降维也是无监督学习中的重要任务之一。
降维旨在通过减少数据集的维度来提取更有意义的信息，并帮助我们更好地理解和可视化数据。
常见的降维算法包括主成分分析（PCA）和 t-分布邻域嵌入（t-SNE）。
PCA通过线性变换将原始数据映射到一个低维空间，同时保留数据集的大部分方差。
t-SNE是一种非线性降维方法，它可以更好地保留数据集中的局部结构。
在无监督学习算法中，聚类、关联规则挖掘和降维只是众多技术中的几个例子。
这些算法在不同领域有着广泛的应用。
例如，在市场营销中，聚类分析可以帮助我们发现不同的消费者群体，从而精准地进行广告投放和产品推荐。
在医学领域，关联规则挖掘可以用于发现疾病之间的关联性，从而帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
降维算法可以在图像处理中用于压缩图像数据以及在自然语言处理中用于词嵌入和文本分类。
总而言之，无监督学习算法在机器学习中起着重要的作用，它们可以帮助我们从无标签的数据中提取有意义的信息。
大数据常用的算法
大数据常用的算法引言概述：在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的关键资源。
然而，处理大数据并从中提取实用的信息并不容易。
为了解决这个问题，大数据算法应运而生。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和推荐算法。
一、分类算法：1.1 决策树算法：决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过对数据集进行分割，将数据划分为不同的类别。
决策树算法可以根据特征的重要性进行特征选择，从而提高分类的准确性。
1.2 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法具有快速训练和分类速度快的优点，适合于处理大规模数据集。
1.3 支持向量机算法：支持向量机算法通过构建一个超平面来进行分类，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。
支持向量机算法可以处理高维数据，并且对于噪声和异常点具有较好的鲁棒性。
二、聚类算法：2.1 K均值算法：K均值算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代计算样本与聚类中心之间的距离，并将样本分配到距离最近的聚类中心。
K均值算法可以自动发现数据中的簇，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
2.2 DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，通过计算样本点的密度来划分簇。
DBSCAN算法可以处理不规则形状的簇，并且对于噪声和异常点具有较好的鲁棒性。
2.3 层次聚类算法：层次聚类算法通过计算样本之间的相似度来构建聚类层次，可以根据需要选择不同的相似度度量方法。
层次聚类算法可以自动发现数据中的层次结构，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
三、关联规则挖掘算法：3.1 Apriori算法：Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，通过计算项集的支持度来发现频繁项集。
Apriori算法可以用于发现数据中的关联规则，并且对于大规模数据集有较好的可扩展性。
3.2 FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种基于前缀树的频繁项集挖掘算法，通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则与聚类分析
知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。
在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。
关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。
关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。
1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。
发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。
常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。
2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。
关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。
- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。
通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。
- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。
计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。
关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。
聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。
对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
基于关联规则的个性化图书推荐研究
论文报告（2013/ 2014学年第二学期）课程名称数据挖掘与知识库系统论文名称基于关联规则的个性化图书推荐研究学生院系计算机学院学生姓名沈林翔学生学号1213042928基于关联规则的个性化图书推荐研究摘要：本文首先对某高校图书馆数据进行分析，然后以图书馆的历史借阅记录为具体挖掘对象，运用关联规则的数据挖掘方法，从图书馆的借阅历史数据中挖掘出了两类关联规则：相关书籍和相似读者，并根据这两类规则实现相关的图书推荐服务。
关键词：数据挖掘关联规则图书馆个性化图书推荐图书馆拥有着数量庞大的、系统有序的信息资源、相对稳定的读者群，这使得图书馆在开展读者个性化服务时比一般的商业网站都更加具有优势。
并且，图书馆还积累了大量读者利用馆藏资源的历史数据，这些信息正是读者借阅兴趣的最真实表现。
本文采用关联规则挖掘技术从图书馆的读者借阅历史数据中挖掘出读者的图书借阅规律，并根据这些规律实现图书馆个性化的、主动式的图书推荐服务。
1 关联规则在图书馆个性化图书推荐中的应用关联规则的挖掘是数据挖掘的重要方法之一，常用于发现事务数据库中潜藏的重要规律，这些规律反映了读者的行为模式，是目前个性化信息服务研究中进行读者分析的常用方法之一。
本文研究利用关联规则挖掘的方法，对图书馆数据库中读者的借阅记录进行分析，从中挖出 2 类关联规则。
一类是相关书籍，利用关联规则分析读者借阅历史数据，了解书籍之间潜藏的规律，如“某几种书会经常被同一位读者借阅”或“读者借阅了某种书后经常会再借阅另外某种书”，从而发现具有一定借阅规律的“同类书籍”或“相关书籍”，从而向借阅过某种图书的读者推荐该书的相关书籍；另一类是相似读者，通对读者借阅数据的关联规则挖掘，发现借阅习惯相似的读者，如：“某些读者经常借阅相同的书”，于是便推测他们的借阅兴趣相似，即“相似读者”，于是就根据相关规则，在这群读者之间实现相互推荐，实现信息的共享。
2 相关算法的研究本文挖掘实例中主要用到两种算法：聚类算法和关联算法。
一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法
１ 相 关 定 义
定 义 １ 聚类 分析 （ｌｓｅｉｇａ ａｙ ｉ） 给 定一个 有 ，个 对象 的数 据集 ， ｃｕ ｔｒ ｎ ｌｓ 。 ｎ ｓ ｚ 聚类 分析方 法将 数据集 构造
为 愚个 划分 ， 每一 个划 分代 表 一个簇 ， 得 同一个 簇 内的数 据对 象彼 此相 似 ， 使 而不 同簇 中的数 据 对象 彼此
第２卷 ９
第 １期
广西 师范 大学 学报 ： 自然科 学版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｕ ｎ ｘ Ｎｏｍａ Ｕｎｖｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ａｇ ｉ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏＧ ｔ ｅ ｉ
Ｖｏ１ ２９ Ｎ ｏ．１ ．
Ｍ ａ ．２ １ ｒ ０１
关 键 词 ： ｂ数 据 挖 掘 ； 务 间 关联 规 则 ； 类 分 析 ； 动 窗 口 Ｗｅ 事 聚 滑 中 图分 类 号 ： １ １ ＴＰ ８ 文 献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ：０ １６ ０ （０ １ Ｏ—０ ８０ １ ０ —６０ ２ １ ）１０ ９—４
近 年来 ， 随着 用户对 Ｗｅ ｂ使用 挖掘方 法精 度与 准确度 要求 的提高 ， 大量 的挖 掘方法 不 断涌现 。 中事 其 务 间关联 规则 ［是 Ｗｅ １ ｂ使 用挖掘 中的挖掘方 法之 一 。它打破 了事 务 的限制 ， 不 同事务 各个 项 目之 间发 在 现用 户的关联 关 系 ， 合理 地预 测用 户感兴 趣的 网页 。但对大 型事 务数据 库进 行分 析时 ， 单一 采用事 务 间关 联 规则 会 比较 复杂 。 由于 数据 项集 巨大 ， 行 一次数据 挖掘 的时 间会很 长 ， 则会 很多 ， 进 规 从而 使挖掘 的效率 大大 降 低。针 对此 算 法 的不足 ， 文提 出基 于聚 类 分析 的 事务 间关 联 规 则 挖掘 算 法 ， 称聚 间关 联 规则 本 简 （ ＡＩ Ｃ ＡＲ） 该 方法 将缩 小事务 间关 联分析过 程 中所涉 及到 的数据 量 ， 省数 据库 的扫描 时 间 ， 。 节 进而 改善数