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该算法结合项集的有序特性有效压缩了频繁项集的数量,提高了算法效率,但是频繁2-项集的产生仍需要占用大量的存储空间,本文利用散列函数对候选频繁2-项集进行剪枝,这样频繁集的数目大大减少,不仅节省了存储空间、减少了计算开销,而且又保持了频繁项集的完整性。 相似文献
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根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善了聚类效果。同时在Kohonen神经网络的输出 相似文献
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