FCIM:一种新的闭模式挖掘算法

FCM 聚类算法介绍FCM 算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。

模糊C 均值算法是普通C 均值算法的改进，普通C 均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM 则是一种柔性的模糊划分。

在介绍FCM 具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。

6.1.1 模糊集基本知识[21]首先说明隶属度函数的概念。

隶属度函数是表示一个对象x 隶属于集合A 的程度的函数，通常记做μA (x)，其自变量范围是所有可能属于集合A 的对象（即集合A 所在空间中的所有点），取值范围是[0,1]，即0<=μA (x)<=1。

μA (x)=1表示x 完全隶属于集合A ，相当于传统集合概念上的x ∈A 。

一个定义在空间X={x}上的隶属度函数就定义了一个模糊集合A ，或者叫定义在论域X={x}上的模糊子集~A 。

对于有限个对象x 1，x 2，……，x n 模糊集合~A 可以表示为：}|)),({(~X x x x A i i i A ∈=μ (6.1)有了模糊集合的概念，一个元素隶属于模糊集合就不是硬性的了，在聚类的问题中，可以把聚类生成的簇看成模糊集合，因此，每个样本点隶属于簇的隶属度就是[0，1]区间里面的值。

6.1.2 K 均值聚类算法(HCM)介绍K 均值聚类，即众所周知的C 均值聚类，已经应用到各种领域。

它的核心思想如下：算法把n 个向量x j (1,2…,n)分为c 个组G i (i=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。

当选择欧几里德距离为组j 中向量x k 与相应聚类中心c i 间的非相似性指标时，价值函数可定义为：∑∑∑=∈=-==ci Gix k i kci k c xJi J 1,21)||||( (6.2)这里∑∑=∈-=ci Gix k i kk c xJi 1,2)||||(是组i 内的价值函数。

文章编号：2096-1472(2018)-08-10-05DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2018.08.004软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第21卷第8期2018年8月V ol.21 No.8Aug. 2018数据流中闭频繁项集的并行挖掘算法冯忠慧，尹绍宏(天津工业大学软件工程系，天津 300387)摘 要：闭频繁项集包含了关于频繁项集的完整信息，可显著减少频繁项集挖掘所产生的模式数量，在一定程度上降低了内存开销、提高了时间效率。

数据流的特性决定了它需要更高效的挖掘算法，为此使用分治策略，提出一种并行化闭频繁项集挖掘算法PCFI。

该算法采用垂直数据格式存储项集的事务，通过对事务集的集合运算，可快速得到项集的支持度计数，合并具有相同事务集的频繁项，得到初始生成子，降低了搜索空间的规模。

采用分治策略对初始生成子进行并行处理，得到约简前序集和约简后序集，在挖掘过程中不断地对每一生成子的搜索空间进行减枝，得到更小的约简后序集，从而减少对冗余数据的处理。

实验分析表明，该算法的性能优于先前设计的算法。

关键词：数据流；滑动窗口；垂直数据格式；并行计算；闭频繁项集中图分类号：TP311.5 文献标识码：AParallel Mining Algorithm of Closed Frequent Itemsets in the Data StreamFENG Zhonghui,YIN Shaohong(School of Computer Science and Software Engineering ,Tianjin Polytechnic University ,Tianjin 300387,China )Abstract:The closed frequent itemsets contain complete information about frequent itemsets,which can significantly reduce the number of patterns generated by frequent itemsets mining,to a certain extent,decreasing the memory overhead and improving the time efficiency.The characteristics of the data stream determine that it needs a more efficient mining algorithm.To solve this problem,the paper proposes a parallel closed frequent itemsets mining algorithm,PCFI.This algorithm uses the vertical data format to store the items in a set.By collecting the set of transactions,the support counts of the items can be quickly obtained,and the frequent items with the same set of transactions are merged to obtain the initial generation and reduce the size of the search space.The partitioning strategy is adopted to process the initial generator in parallel,and the sets of pre-reduction sequence and the post-reduction sequence are obtained.In the mining process,the search space of each generator is continuously reduced,and the reduction sequence set becomes smaller,thus reducing the redundant data processing.Experimental analysis shows that the performance of this algorithm is superior to the previously designed algorithm.Keywords:data stream;sliding window model;vertical data format;parallel computing;closed frequent itemsets1 引言(Introduction)数据流[1]是一串快速到达、无界的数据序列，广泛存在于日常生活各领域。

fcm原理
FCM（Fuzzy C-Means）是一种基于模糊理论的聚类算法，用于将数据点划分为不同的集合（或聚类）。

它的原理基于模糊集合理论，通过计算每个数据点与每个聚类中心的归属度（或隶属度），来确定每个数据点应该属于哪个聚类。

FCM的原理可以总结为以下几个步骤：
1.初始化聚类中心：随机选择一些数据点作为初始聚类中心。

这些中心点将作为聚类的代表。

2.计算隶属度：对于每个数据点，计算其对每个聚类中心的
隶属度。

隶属度的计算通常基于欧氏距离或其他相似性度
量。

3.更新聚类中心：使用隶属度值来更新聚类中心的位置。

根
据数据点与聚类中心的隶属度，重新计算每个聚类中心的
坐标。

4.重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。

终止条件可以
是达到最大迭代次数或聚类中心的变化小于某个阈值。

5.最终结果：当迭代终止后，每个数据点将具有一组隶属度
值，表示其在每个聚类中的归属度。

通常，将隶属度最高
的聚类作为数据点的最终归属。

FCM的关键是隶属度的计算和聚类中心的更新。

隶属度通过将数据点划分到每个聚类中心的程度进行量化，从而允许每个数据点在多个聚类中具有一定的归属度。

同时，聚类中心的
更新将聚类结果向着数据点“向心”的方向移动，从而逐渐收敛到最终聚类结果。

FCM是一种非监督学习算法，广泛应用于聚类分析、模式识别和图像处理等领域。

它的优点是能够处理具有重叠和模糊边界的数据，并且对噪声相对鲁棒。

然而，FCM的缺点是对初始聚类中心的选择比较敏感，并且在高维数据集上可能面临维度灾难的问题。

经典数据挖掘算法一、数据挖掘算法是啥呢？嘿呀，宝子们，数据挖掘算法就像是一把超级神奇的钥匙，可以打开数据这个大宝库的大门哦。

它能在海量的数据里面找到那些隐藏起来的宝藏，比如说一些规律呀、模式呀之类的。

二、经典的数据挖掘算法有哪些呢？1. 决策树算法这算法就像一棵树一样，有树干、树枝啥的。

它通过对数据特征的不断分析，像在树上分叉一样，做出决策。

比如说要判断一个水果是苹果还是香蕉，它就会根据颜色、形状等特征，一点一点判断，最后得出结论。

这个算法可好玩啦，就像是在玩猜东西的游戏，一步一步缩小范围，最后确定答案。

2. 神经网络算法这个就有点酷啦。

它模仿咱们大脑神经元的工作方式呢。

想象一下，好多好多小神经元在那里互相传递信息，就像咱们在教室里传小纸条一样。

通过不断地学习和调整这些传递信息的方式，它就能对数据进行处理啦。

比如说识别一张图片里是猫还是狗，它会一点点分析图片的各种特征，然后给出答案。

3. 聚类算法聚类算法就像是把一群小伙伴按照他们的特点分成不同的小组。

比如说根据同学们的身高、体重、兴趣爱好等，把相似的同学聚在一起。

这样做有啥好处呢？可以发现数据中的自然分组结构，在市场细分、客户分类等方面可有用啦。

4. 关联规则算法这个算法可以发现数据集中不同项目之间的关联关系。

就像在超市里，发现买了牛奶的顾客常常也会买面包一样。

它可以帮助商家更好地布局商品，还能做推荐系统呢。

比如说电商平台根据你买过的东西，给你推荐相关的商品，是不是很贴心？三、这些算法的应用场景可多啦在商业领域，企业可以用数据挖掘算法来分析顾客的购买行为，这样就能更好地制定营销策略。

比如说知道哪些顾客是高价值顾客，就可以给他们提供更个性化的服务。

在医疗领域呢，可以用算法分析病人的病历数据，预测疾病的发生风险，提前做好预防措施。

在交通领域，通过分析交通流量数据，优化交通信号灯的时间，让道路更畅通。

数据挖掘算法就像一个个小魔法，让我们的生活变得更加方便和有趣啦。

数据挖掘的常见技术数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关联和信息的过程。

它利用各种算法和技术来分析数据，并从中提取有价值的知识和见解。

在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据挖掘技术。

一、聚类分析聚类分析是一种将数据分组为具有相似特征的集合的技术。

它通过计算数据点之间的相似性来确定数据点的聚类。

聚类分析可以用于市场细分、社交网络分析等许多领域。

二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中项之间关联关系的技术。

它通过识别频繁项集和关联规则来发现数据中的关联模式。

关联规则挖掘可以用于购物篮分析、推荐系统等。

三、分类和回归分析分类和回归分析是一种通过学习数据集中的样本来预测新数据的技术。

分类分析将数据分为不同的类别，而回归分析则预测数据的数值。

这些技术可以应用于信用评分、风险分析等。

四、异常检测异常检测是一种识别数据中异常或异常模式的技术。

它可以帮助发现潜在的欺诈行为、故障检测等。

异常检测可以使用统计方法、机器学习方法等。

五、文本挖掘文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的技术。

它可以用于情感分析、主题建模等。

文本挖掘通常使用自然语言处理和机器学习技术。

六、时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据的技术。

它可以用于预测未来趋势、分析季节性变化等。

时间序列分析可以使用统计方法、神经网络等。

七、网络分析网络分析是一种研究网络结构和关系的技术。

它可以帮助发现社交网络中的关键人物、识别网络中的社群等。

网络分析可以使用图论、机器学习等方法。

八、决策树决策树是一种通过树状结构表示决策规则的技术。

它可以帮助做出分类和回归决策。

决策树可以使用信息增益、基尼指数等方法构建。

九、支持向量机支持向量机是一种通过构建超平面来做分类和回归的技术。

它可以处理高维数据和非线性问题。

支持向量机可以使用不同的核函数进行分类。

十、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的技术。

它可以用于分类、回归等任务。

神经网络可以使用不同的层次和激活函数进行建模。