郑芸芸
- 作品数：6 被引量：6H指数：2
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- 一种基于粗糙集的数据挖掘模型被引量：1
- 2012年
- 粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具。运用模拟例子通过不同简化层次的算法导出每个层次上的信息集,最后得到规则集来说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。
- 郑芸芸王萍游强华
- 关键词：粗糙集数据挖掘
- 一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法
- 2013年
- 朴素贝叶斯分类器是建立在一个指定类别中各属性的取值是相互独立的上的,但在实际运用过程中独立性假设经常是不存在的。而粗糙集模型提供了属性离散化和约简技术,能改善属性间的依赖关系,得到相互独立的核心属性。因此,将两种不同的计算方法想结合,利用粗糙集先对数据进行约简,然后在利用朴素贝叶斯分类器,得到分类结果。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器。
- 郑芸芸王萍游强华
- 关键词：朴素贝叶斯分类器粗糙集属性约简
- 图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用被引量：2
- 2012年
- 关联规则是数据挖掘中的核心技术。本文从关联规则的定义入手,利用Apriori算法,对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行了实际挖掘和分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆中的应用。
- 郑芸芸王萍游强华
- 关键词：图书馆关联规则APRIORI算法
- 基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法被引量：1
- 2013年
- 朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的。针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器。算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后进行贝叶斯分类的各个属性间能尽可能达到属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器并扩大了朴素贝叶斯分类器的应用范围。
- 郑芸芸王萍游强华
- 关键词：朴素贝叶斯分类器K-均值聚类数据挖掘
- 一种k-均值聚类的改进算法
- 2013年
- 由于k-均值经典算法必须在聚类前随机地选择聚类的个数k,则后所得到的聚类结果会受到初始选择的聚类个数的影响。针对这个问题,根据寻找最优初值及免受孤立点影响的思想,提出了一种改进的k-均值聚类算法。实验证明改进的k-均值聚类算法在一定程度上解决了该算法对初始值的依赖,并部分减少了算法受噪声数据影响的可能。
- 郑芸芸王萍游强华
- 关键词：K-均值聚类数据挖掘
- 分布式实时任务分配算法的设计与实现被引量：2
- 2007年
- 针对分布式实时任务的多机执行的特点,为了满足任务的合理分配及系统的负载平衡,研究了将任务分配到结点的调度方法,提出了基于加权轮转的任务分配机制,可以合理分配任务并使任务得到尽快处理,也解决了结点处理能力不同而造成的负载压力的问题。
- 余科军郑芸芸
- 关键词：分布式实时系统
