21、数据挖掘算法与汽车嵌入式系统故障检测研究

数据挖掘算法与汽车嵌入式系统故障检测研究

在当今的数据驱动时代，数据挖掘算法在各个领域发挥着重要作用，同时汽车嵌入式系统的可靠性也备受关注。本文将探讨Predictive Apriori算法在员工行为分类中的应用，以及粗糙集技术在汽车嵌入式系统故障检测与恢复中的应用。

Predictive Apriori算法在员工行为分类中的应用

Predictive Apriori算法在分析员工行为与工作态度方面展现出了独特的价值。通过对一系列员工特征数据的挖掘，该算法生成了多个关联规则，用于判断员工属于“Cyberloafer”（游手好闲者）还是“Satisfied”（满意者）类别。

以下是部分关联规则示例：
|规则编号|年龄18 - 30|薪资评估|预期工作环境|灵活工作时间|职位|在家工作/兼职|人员流失|类别|准确率|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|2|Yes|No|Yes|Yes|Junior|No| - |Cyberloafer 11|0.98547|
|3|Yes|No| - |Yes|Junior|No|Yes|Cyberloafer 9|0.97762|
|4|No|Yes|Yes|Yes| - | - | - |Cyberloafer 9|0.97762|
|10|Yes|No|No| - |Junior|No|No|Satisfied 8|0.971|

从这些规则可以看出，不同的员工特征组合会导致不同的分类结果。例如，年龄在18 - 30岁、薪资评估为否、预期工作环境良好、有灵活