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University of Hong Kong, David W. Cheung wrote "A General Incremental Techn

于 2022-05-19 发布 文件大小:196.69 kB
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香港大学David W. Cheung编写了一个用于维护发现的关联规则的通用增量技术&fpp2,用于解决数据库更新挖掘关联规则的算法中。

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  • 问题分类
    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。
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    这是一个关于fuzzy的很好的代码文件,包含程序及其说明,可进行仿真,并有较好的效果。它包含模糊文件的建立,模糊规则的建立,模糊变量的建立,并选择合适的隶属度函数,并且对仿真结果进行解释说明。
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