多尺度科学在数据挖掘领域的研究多见于图像和空间数据挖掘,对一般数据的多尺度特性研究较少。传统聚类算法只在单一尺度上进行,无法充分挖掘蕴藏在数据中的知识。引入粒计算思想,进行普适的多尺度聚类方法研究,对数据进行多层次、多角...多尺度科学在数据挖掘领域的研究多见于图像和空间数据挖掘,对一般数据的多尺度特性研究较少。传统聚类算法只在单一尺度上进行,无法充分挖掘蕴藏在数据中的知识。引入粒计算思想,进行普适的多尺度聚类方法研究,对数据进行多层次、多角度分析,实现一次挖掘,多次应用。首先,介绍粒计算相关知识;然后,提出多尺度聚类尺度上推算法UAMC(upscaling algorithm of multi-scale clustering),以簇为粒子,簇心为粒子特征进行尺度转换,利用斑块模型得到大尺度知识,避免二次挖掘带来的资源浪费。最后,利用UCI公用数据集和H省全员人口真实数据集对算法性能进行实验验证,结果表明算法在准确性上优于K-means等基准算法,是有效可行的。展开更多
本文利用复合的思想,构造了保持函数e−μx(μ>0)的Baskakov型算子,给出了该类含参算子基函数图像,同时研究了该类算子的保单调性、保凸性、保星形性以及保半可加性。最后,选取适当的函数,利用数学软件绘制出该类算子的逼近效果图像,...本文利用复合的思想,构造了保持函数e−μx(μ>0)的Baskakov型算子,给出了该类含参算子基函数图像,同时研究了该类算子的保单调性、保凸性、保星形性以及保半可加性。最后,选取适当的函数,利用数学软件绘制出该类算子的逼近效果图像,并给出逼近的均方根误差。In this paper, using the idea of combination, Baskakov operators maintaining the function e−μx(μ>0)are constructed. The graphics of their basis functions are given. At the same time, the shape preserving properties of these operators are obtained in terms of monotonicity, convexity, starshapeness and semi-additivity. Finally, choosing the approximation function, the approximation effect image of these kind of operators are drawn by software, and the root mean square error of approximation is obtained.展开更多
多尺度理论已被引入到数据挖掘领域中,但目前多尺度数据挖掘的研究并不深入,缺乏普适性理论与方法。针对上述问题,研究了普适的多尺度数据挖掘理论,提出了尺度上推关联规则挖掘算法。首先基于概念分层理论给出了数据尺度划分和数据尺度...多尺度理论已被引入到数据挖掘领域中,但目前多尺度数据挖掘的研究并不深入,缺乏普适性理论与方法。针对上述问题,研究了普适的多尺度数据挖掘理论,提出了尺度上推关联规则挖掘算法。首先基于概念分层理论给出了数据尺度划分和数据尺度的定义;然后根据多尺度理论的研究重点阐明了多尺度数据挖掘的实质及研究核心;最后在多尺度数据理论研究的基础上提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA(scaling-up association rules mining algorithm)。该算法利用采样理论和Jaccard相似性系数对数据集挖掘结果中的频繁项集进行处理,实现了多尺度数据间知识的向上推导。利用人造数据集和H省全员人口真实数据集对算法进行了实验和分析,实验结果表明算法具有较高的覆盖率、精确度和较低的支持度估计误差,是可行且有效的。展开更多
文摘多尺度科学在数据挖掘领域的研究多见于图像和空间数据挖掘,对一般数据的多尺度特性研究较少。传统聚类算法只在单一尺度上进行,无法充分挖掘蕴藏在数据中的知识。引入粒计算思想,进行普适的多尺度聚类方法研究,对数据进行多层次、多角度分析,实现一次挖掘,多次应用。首先,介绍粒计算相关知识;然后,提出多尺度聚类尺度上推算法UAMC(upscaling algorithm of multi-scale clustering),以簇为粒子,簇心为粒子特征进行尺度转换,利用斑块模型得到大尺度知识,避免二次挖掘带来的资源浪费。最后,利用UCI公用数据集和H省全员人口真实数据集对算法性能进行实验验证,结果表明算法在准确性上优于K-means等基准算法,是有效可行的。
文摘本文利用复合的思想,构造了保持函数e−μx(μ>0)的Baskakov型算子,给出了该类含参算子基函数图像,同时研究了该类算子的保单调性、保凸性、保星形性以及保半可加性。最后,选取适当的函数,利用数学软件绘制出该类算子的逼近效果图像,并给出逼近的均方根误差。In this paper, using the idea of combination, Baskakov operators maintaining the function e−μx(μ>0)are constructed. The graphics of their basis functions are given. At the same time, the shape preserving properties of these operators are obtained in terms of monotonicity, convexity, starshapeness and semi-additivity. Finally, choosing the approximation function, the approximation effect image of these kind of operators are drawn by software, and the root mean square error of approximation is obtained.
文摘多尺度理论已被引入到数据挖掘领域中,但目前多尺度数据挖掘的研究并不深入,缺乏普适性理论与方法。针对上述问题,研究了普适的多尺度数据挖掘理论,提出了尺度上推关联规则挖掘算法。首先基于概念分层理论给出了数据尺度划分和数据尺度的定义;然后根据多尺度理论的研究重点阐明了多尺度数据挖掘的实质及研究核心;最后在多尺度数据理论研究的基础上提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA(scaling-up association rules mining algorithm)。该算法利用采样理论和Jaccard相似性系数对数据集挖掘结果中的频繁项集进行处理,实现了多尺度数据间知识的向上推导。利用人造数据集和H省全员人口真实数据集对算法进行了实验和分析,实验结果表明算法具有较高的覆盖率、精确度和较低的支持度估计误差,是可行且有效的。
