24、基于压缩的模式挖掘与应用

基于压缩的模式挖掘与应用

在数据挖掘领域，压缩技术在模式挖掘和模型应用中发挥着重要作用。本文将深入探讨基于压缩的模式挖掘方法，包括剪枝策略、直接挖掘压缩模式，以及这些方法在分类、数据集差异度量、组件识别等多个数据挖掘任务中的应用。

1. 剪枝策略

在候选过滤方法中，剪枝是一种有效的改进策略。随着搜索的进行，之前添加到模型中的模式可能会变得过时，不再有助于提高压缩效果。因此，我们可以通过剪枝操作来测试移除某些模式是否能改善压缩性能。

• 剪枝策略 ：
  • 全面检查策略 ：检查当前模式集所有有效子集的压缩效果，选择压缩后尺寸最小的模型。不过，这种方法计算量较大。
  • 高效替代策略 ：在接受一个候选模式 F 后立即进行剪枝。以启发式顺序依次考虑当前模型中的每个模式，若移除某个模式不会增加数据和模型的编码长度，则将其永久从模型中移除。

剪枝是 Krimp 算法的关键元素之一，它能够移除那些已找到更好替代的模式，从而提高压缩率和速度，同时减小模式集的规模。

2. 直接挖掘压缩模式

候选过滤方法虽然概念简单且通用，但对于非平凡数据，挖掘、存储和排序候选模式的计算成本较高。因此，我们考虑直接从数据中挖掘高质量的代码表。

• 挖掘策略 ：
  • 从一个“空”模型 M 开始。
  • 找到使 L(D, M ∪