基于量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的敏感性分析方法研究與應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:基于量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的敏感性分析方法研究與應(yīng)用 出處:《西南石油大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 敏感性分析 量化關(guān)聯(lián)規(guī)則 SA-Aprior算法 屬性相對(duì)值
【摘要】:隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和普及,數(shù)據(jù)信息急劇增多,然而在如此多的數(shù)據(jù)中獲得有效信息,挖掘出數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的關(guān)聯(lián)信息越來越難。數(shù)據(jù)敏感性分析在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的有效信息提供了一種比較常用的數(shù)據(jù)分析方法,幫助人們發(fā)現(xiàn)有效的信息并應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,目前已成為研究熱點(diǎn)。已有的敏感性分析方法,其基本思想是一種定量描述模型輸入變量對(duì)輸出變量的重要性程度的方法,存在效率低和合理性難驗(yàn)證。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是為了在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中屬性之間的聯(lián)系,其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是其中主要的分析方法,研究比較成熟并且應(yīng)用也廣泛,但是其挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則會(huì)存在大量無用和不感興趣的規(guī)則且不能挖掘出元素之間的敏感程度。因此將數(shù)值型屬性值用其變化比例代替,挖掘得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則就能反映出屬性值變化程度之間的相關(guān)性,進(jìn)而分析屬性之間相互影響的重要性程度,把屬性間的相關(guān)性分析和敏感性分析融為一體,是一種有實(shí)用價(jià)值的數(shù)據(jù)分析新方法。本論文提出了一種基于量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的敏感性分析方法,該方法利用相對(duì)值概念描述數(shù)值型屬性的變化程度及其對(duì)目標(biāo)屬性變化的影響和屬性之間的變化的影響,基于等寬分區(qū)完成相對(duì)值離散化,通過SA-Apriori算法找出相互影響程度高和有興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則;谠摲椒,提出了相對(duì)分值概念以及建立了兩種不同的敏感性興趣度指標(biāo)。某個(gè)或者幾個(gè)屬性的變化范圍越小但是對(duì)另外一個(gè)或者幾個(gè)目標(biāo)屬性的影響變化范圍越大,那么這種規(guī)則就越敏感。第二,在QT平臺(tái)下編程實(shí)現(xiàn)了基于量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的敏感性分析方法的分析軟件,并對(duì)其核心板塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。第三,通過對(duì)某高校學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)生試卷成績按照自主劃分的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行重新統(tǒng)計(jì),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中每個(gè)學(xué)生某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的成績按照不同的數(shù)據(jù)粒度、不同的相對(duì)分值概念以及建立了兩種不同的敏感性興趣度指標(biāo)對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)證研究。實(shí)驗(yàn)表明算法能實(shí)現(xiàn)敏感程度的分析。在不同粒度上不僅發(fā)現(xiàn)了有用的敏感性關(guān)聯(lián)規(guī)則且以知識(shí)塊為粒度的數(shù)據(jù)粒度效果最好;在不同的相對(duì)分值概念上,要結(jié)合屬性的性質(zhì)和特性具體分析;在不同的敏感度興趣指標(biāo)上,對(duì)這個(gè)指標(biāo)的選擇與挖掘的結(jié)果有關(guān)。
【學(xué)位授予單位】:西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TP311.13
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,本文編號(hào):1310002
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