主成分分析法在构建置信规则库结构中的应用
5星 · 超过95%的资源 需积分: 29 147 浏览量
更新于2024-09-09
收藏 778KB PDF 举报
"基于主成分分析的置信规则库结构学习方法"
这篇论文研究了一种针对置信规则库规模过大的问题的解决方案,该问题在前提属性过多时尤为显著。研究中提出了一种基于主成分分析(PCA)的置信规则库结构学习方法。PCA是一种统计分析技术,用于减少数据集的维度,同时保持数据集中的方差最大。在这个背景下,PCA被用来转换前提属性,将其转化为新的空间中的少数几个主成分。
在论文中,首先对原始的前提属性进行主成分分析,通过计算载荷矩阵来识别对每个主成分贡献最大的关键属性。这种方法的目标是通过减少规则库中的属性数量,来避免因属性组合过多导致的规则库规模爆炸。这不仅可以简化规则库的结构,还能提高处理效率。
论文使用了一个具体的实例——某装甲装备体系综合能力评估,对比了在单方案和多方案条件下,新提出的结构学习方法与RIMER(一种传统的规则提取方法)的性能。结果显示,所提出的结构学习方法能够显著减小置信规则库的规模,同时保持与RIMER方法的计算结果一致,证明了其有效性。此外,该方法还显示出了较好的鲁棒性,即在面对数据变化时仍能保持稳定的结果。
RIMER(Reliable Itemset Mining with Error Rates)方法是一种用于挖掘数据集中可靠关联规则的方法,它考虑了数据的不确定性。然而,当面临大量属性时,RIMER可能会遇到计算复杂度的问题。相比之下,基于PCA的结构学习方法通过减少关键属性的数量,有效地解决了这个问题。
总结来说,这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的置信规则库构建策略,利用主成分分析来压缩属性空间,优化规则库的结构,从而提高了处理大规模数据和复杂规则时的效率和稳定性。这种方法对于数据挖掘、知识发现以及决策支持系统等领域具有重要的理论和实践价值。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2019-09-06 上传
2019-09-20 上传
2019-09-12 上传
2019-09-08 上传
2019-07-22 上传
2021-11-10 上传
weixin_38744375
- 粉丝: 373
- 资源: 2万+
最新资源
- R语言中workflows包的建模工作流程解析
- Vue统计工具项目配置与开发指南
- 基于Spearman相关性的协同过滤推荐引擎分析
- Git基础教程:掌握版本控制精髓
- RISCBoy: 探索开源便携游戏机的设计与实现
- iOS截图功能案例:TKImageView源码分析
- knowhow-shell: 基于脚本自动化作业的完整tty解释器
- 2011版Flash幻灯片管理系统:多格式图片支持
- Khuli-Hawa计划:城市空气质量与噪音水平记录
- D3-charts:轻松定制笛卡尔图表与动态更新功能
- 红酒品质数据集深度分析与应用
- BlueUtils: 经典蓝牙操作全流程封装库的介绍
- Typeout:简化文本到HTML的转换工具介绍与使用
- LeetCode动态规划面试题494解法精讲
- Android开发中RxJava与Retrofit的网络请求封装实践
- React-Webpack沙箱环境搭建与配置指南