10.3969/j.issn.1000-386X.2001.03.012
基于抽样的概念层次挖掘算法
本文通过对数据挖掘的几种传统属性归纳算法的分析,发现它们存在以下不足:(1)不能处理不平衡的概念层次;(2)没有考虑实际数据分布对最后的泛化规则的影响.因此,本文提出了基于抽样的概念层次挖掘算法,它先采用抽样方法,对概念层次进行初步调整,然后扫描整个数据文件,利用扫描信息再次调整概念层次,最后通过统计调整后的概念层次的叶子信息就可以得到泛化规则.本算法不仅克服了传统算法的不足,而且具有最优的时间复杂度O(n)和空间复杂度O(c).
数据挖掘属性归纳算法概念层次
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TN91
2004-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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