多最小分类支持度算法研究

摘要

数据挖掘是指从大量数据中发现潜在、有用知识的过程.关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容,而如何提高挖掘算法的效率是关联规则数据挖掘的核心问题.Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,但是在实际应用Apriori算法的时间空间开销都很大.针对Apriori算法的局限性,从实际应用出发提出了多最小支持度算法,一方面降低候选项目集中候选项的数量;另一方面减少扫描数据库的次数.这种算法不仅降低了I/O负荷,而且减少了时间开销,具有较高的效率.