Apriori算法优化及其在挖掘学生成绩中的应用.doc

Apriori算法优化及其在挖掘学生成绩中的应用 数据挖掘是指从大量的数据中获取有趣知识的过程，而关联规则作为数据挖掘的一个重要分支，更是为决策过程提供良好的手段。 Apriori算法是关联规则挖掘中最常用的算法之一，本文将对Apriori算法进行优化，并将其应用于挖掘学生成绩中。 关联规则的定义 关联规则是指在数据中发现的规则，描述的是不同变量之间的关系。关联规则挖掘的目的是为了发现这些规则，以便更好地理解数据之间的关系。关联规则可以分为两类：简单关联规则和复杂关联规则。简单关联规则是指一个变量值和另一个变量值之间的关系，而复杂关联规则是指多个变量值之间的关系。 Apriori算法 Apriori算法是关联规则挖掘中最常用的算法之一。该算法的主要思想是通过对事务数据库的扫描，找到频繁项集，然后生成关联规则。Apriori算法的优点是可以处理大规模数据库，且可以发现隐含的规则。然而，该算法也存在一些缺点，如计算复杂度高、空间占用大等。 基于事务压缩的Apriori算法改进 为了解决Apriori算法的缺点，本文提出了基于事务压缩的Apriori算法改进。该算法的主要思路是通过对事务数据库的压缩，减少计算复杂度和空间占用。实验结果表明，基于事务压缩的Apriori算法改进可以提高挖掘效率和规则准确性。 关联规则在挖掘学生成绩中的应用 为了验证Apriori算法的有效性，本文将其应用于挖掘学生成绩中。我们使用SPSS Clementine挖掘平台，通过对学生成绩数据的挖掘，发现了一些有趣的关联规则。这些规则揭示了不同课程之间的关系，对教学和教育具有重要意义。 结论 本文对Apriori算法进行了优化，并将其应用于挖掘学生成绩中。实验结果表明，基于事务压缩的Apriori算法改进可以提高挖掘效率和规则准确性。关联规则挖掘技术可以帮助我们更好地理解数据之间的关系，对决策过程具有重要影响。 参考文献 [1] Agrawal R, Srikant R. Fast algorithms for mining association rules[C]//Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases. 1994: 487-499. [2] Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation[C]//Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2000: 1-12. [3] Chen M S, Han J, Yu P S. Data mining: an overview from a database perspective[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1996, 8(6): 866-883. 关键词 数据挖掘、关联规则、Apriori算法、SPSS Clementine