34、模糊关联规则与聚类及关联规则挖掘的性能优化

模糊关联规则与聚类及关联规则挖掘的性能优化

在当今大数据时代，从海量数据中挖掘有价值的信息变得至关重要。数据挖掘中的关联规则挖掘是一个重要的研究领域，它可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和关系。本文将介绍模糊关联规则、聚类以及关联规则挖掘的性能优化等相关内容。

模糊关联规则与聚类

模糊关联规则可以被视为一种特殊的聚类，它跨越了两个不同的子空间。假设 $r$ 是模式 $R$ 的一个实例，$X$ 和 $Y$ 是 $R$ 的子集。设 $D_x$ 和 $D_y$ 分别是 $X$ 和 $Y$ 上的度量。若使用定义 $\beta$ 作为模糊关联规则的定义，$D_x$ 和 $D_y$ 作为 $X$ 和 $Y$ 上的度量，蕴含强度为 $c > 0$，规则库质量为 $\delta > 0$，支持度阈值为 $\alpha$，置信度阈值为 $\gamma$。

设 $S$ 是 $r$ 中满足模糊关联规则 $S[X] \Rightarrow S[Y]$ 的元组集合，即对于任意 $p_i, p_j \in S$，$p_i$ 和 $p_j$ 满足：$D_x(p_i[X]; p_j[X]) < \delta$，$c \times D_y(p_i[Y]; p_j[Y]) < D_x(p_i[X]; p_j[X])$，且 $|S[XY]| = s > \alpha$。如果取 $\delta_{cluster} = \max{\delta, \delta/c}$ 且 $\alpha_{cluster} = |S[XY]|$，那么 $S[XY]$ 也是在定义 $\Delta$ 下，参数为 $\delta_{cluster}$ 和 $\alpha_{cluster}$ 的一个聚类。这种模糊关联