2022年人工智能考试必备知识点 .pdf

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1、第三章约束推理约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一些分支，从而大大减少搜索的次数第四章定性推理定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述,以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为,即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件

2、有关第六章贝叶斯网络贝叶斯网络的定义：贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT)，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式先验概率：先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率后验概率

3、：后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率联合概率：联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。贝叶斯问题的求解步骤定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断贝叶斯网络的构建为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果

4、不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节点的状态指派一个分布。第七章归纳学习归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。归纳学习能够获得新的概念，创立新的 规 则，发 现 新 的 理 论。它 的 一 般 的操 作 是 泛 化和 特 化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，应用于更多的情况。特化是泛化的相反的操作，用于限制概念描述的应用范围。用程序语言描述定义上述内容的过程就是归纳学习程序,

5、用于书写归纳程序的语言称为归纳程序设计语言,能执行归纳程序,完成特定归纳学习任务的系统叫做归纳学习系统。归纳学习系统可独立,也可嵌入另一较大的知识处理系统。一般归纳程序的输入是科学实验中个别观察对象(过程)的描述,输出是一类对象的总体特征描述或几类对象的分类判别描述。与演绎相对照,归纳的开始前提是具体事实而不是一般公理,推理目标是形式化解释事实的似然一般断言和预见新事实。归纳推理企图从给定现象或它的一部分的具体观察推导出一个完整的、正确的描述。归纳的两个方面?似然假设的产生和它的有效性(真值状态的建立),只有前者对归纳学习研究具备基本意义,而假设有效性的问题是次要的，因为假定所产生的假设由人类

6、专家判断,由已知的演绎推理和数理统计的方法测试。归纳学习可以分为实例学习、观察与发现学习。实例学习,又叫概念获取,它的任务是确定概念的一般描述，这个描述应能解释所有给定的正例并排除所有给定的反例。这些正反例由信息源提供。信息源的来源非常广泛，可以是自然现象，也可以是实验结果。实例学习是根据教师给以分类的正反例进行学习，因此是有教师学习。观察与发现学习又称描述的泛化。这类学习没有教师的帮助，它要产生解释所有或大多数观察的规律和规则。这类学习包括概念聚类、构造分类、发现定理、形成理论等。观察与发现学习是由未经分类的观察学习，或由系统自身的功能去发现，因此是无教师学习。因为归纳推理是从有限的、不完全

7、的知识状态推出完全的知识状态,故归纳推理本身就是一种非单调推理。但归纳推理本身又无法验证新知识正确与否,而非单调逻辑则为我们处理非单调归纳知识提供理论基础。归纳原理的基本思想是在大量观察的基础上通过假设形成一个科学理论。所有观察都是单称命题,而一个理论往往是领域内的全称命题,从单称命题过渡到全称命题从逻辑上来说没有必然的蕴涵关系,对于不能观察的事实往往默认它们成立。我们把归纳推理得到的归纳断言作为知识库中的知识使用,而且做为默认知识使用,当出现与之矛盾的新命题时,可以推翻原有的由归纳推理得出的默认知识,以保持系统知识的一致性。单个概念的归纳学习的一个通用定义是：(1)给定由全体实例组成的一个实

8、例空间，每个实例具有某些属性。(2)给定一个描述语言，该语言的描述能力包括描述每一个实例（通过描述改实例的属性来实现）及描述某些实例集，称为概念。(3)每次学习时，由实例空间抽出某些实例，称这些实例构成的集合为正例集。再由实例空间抽出另外一些实例，称这些实例为反例集。(4)如果能够在有限步内找到一个概念A，它完全包含正例集，并且与反例集的交集为空7.2.1 归纳学习的一般模式为了较具体地刻画概念的归纳学习，这里给出归纳学习的一般模式。给定:观察语句集(事实)F：这是有关某类对象中个别具体对象的知识或某一对象的部分特征的知识。假定的初始归纳断言(可空)：是关于目标的泛化项或泛化描述。背景知识：背

9、景知识定义了在观察语句和所产生的候选归纳断言上的假定和限制，以及任何有关问题领域知识。有关问题领域知识包括特化所找归纳断言的期望性质的择优标准。描述符定义域是描述符所能取值的集合。如人的体温在 34 C 44 C 之间，则描述符“体温”只能在这个范围内取值。描述符类型则是根据描述符定义域元素之间的关系决定的。根文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5

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15、:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4据描述符定义域的结构，有三种基本类型：(1)名称

16、性描述符。这种描述符的定义域由独立的符号或名字组成，即值集中值之间没有结构关系。例如水果、人名等。(2)线性描述符。该类描述符值集中的元素是一个全序集。例如，资金、温度、重量、产量等都是线性描述符。表示序数、区间、比率和绝对标度的变量都是线性描述符的特例。将一个集合映射成一个完全有序集的函数也是线性描述符。(3)结构描述符。其值集是一个树形的图结构，反映值之间的生成层次。在这样的结构中，父节点表示比子节点更一般的概念7.3 偏置变换。所谓偏置，是指概念学习中除了正、反例子外，影响假设选择的所有因素。这些因素包括：描述假设的语言。程序考虑假设的空间。按什么顺序假设的过程。承认定义的准则，即研究过

17、程带有已知假设可以终止还是应该继续挑选一个更好的假设。采用偏置方法，学习部分选择不同的假设，会导致不同的归纳跳跃。偏置有两个特点：(1)强偏置是把概念学习集中于相对少量的假设；反之，弱偏置允许概念学习考虑相对大量的假设。(2)正确偏置允许概念学习选择目标概念，不正确偏置就不能选择目标概念7.4 变型空间方法变型空间(Version Space)方法以整个规则空间为初始的假设规则集合 H。依据训练例子中的信息，它对集合 H 进行泛化或特化处理，逐步缩小集合$H$。最后使$H$收敛为只含有要求的规则。由于被搜索的空间 H 逐步缩小，故称为变型空间消除候选元素的两种改进算法冲突匹配算法：它用于学习“

18、参数化结构表示”所表达的概念。在上述的修改 S 过程中，总是对 S 作尽量少的泛化，以便覆盖新的正例。如果描述形式为谓词表达式，则这个过程相当于寻找最大的公共子表达式，这只需要去掉最少的合取条件。最大的合一泛化：这个算法用于寻找谓词表达式的最大的合一泛化。它类似于冲突匹配算法，但是它使用的表示语言允许在匹配中多对一的参数联系。变形空间方法的两个缺点(1)抗干扰能力差。所有数据驱动方法（包括变型空间方法）都难以处理有干扰的训练例子。由于算法得到的概念应满足每个训练例子的要求，所以一个错误例子会造成很大影响。有时错误例子使程序得到错误概念，有时得不到概念，这时 H 成为空集。Mitchell(19

19、78)提出的解决方法是保存多个 G 和 S 集合。例如，S0 符合所有正例，S1 符合除一个正例外其它的正例，S2 等类似。如果 G0 超过 S0，则 H0 为空集。这说明没有任何一个概念符合全部例子于是程序去找 G1 和 S1，以便得到 H1。如果 H1 也空，则找 H2。(2)学习析取概念。变型空间方法不能发现析取的概念。有些概念是析取的。例如，PARENT 可能是父亲，也可能是母亲。这表示为PARENT(x)=FATHER(x)PARENT(x)=MOTHER(x),由于 集合 G 和集合 S 的元素都是合取形式，所以上述算法找不到析取概念。文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C

20、5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编

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26、5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S47.5 AQ 归纳学习算法1969 年,Michalski 提出了 AQ 学习算法,这是一种基于实例的学习方法。AQ 算法生成的选择假设的析取,覆盖全部正例,而不覆盖任何反例。它的基本算法如下:算法 7.3 简单的 AQ 学习算法。(1)集中注意一个实例(作为种子);(2)生成该实例的一致性泛化式(称作 star);(3)根据偏好标准,从 star 选择最优的泛化式(假设)。如果需要,特化该假设;(4)

27、如果该假设覆盖了全部实例,则停止;否则选择一个未被假设覆盖的实例,转到(2)。7.6 CLS 学习算法CLS 算法的主要思想是从一个空的决策树出发，通过添加新的判定结点来改善原来的决策树，直至该决策树能够正确地将训练实例分类为止。7.5 ID3 算法(1)选出整个训练实例集 X 的规模为 W 的随机子集 X1（W 称为窗口规模，子集称为窗口）(2)以使得（7.29）式的值最小为标准，选取每次的测试属性形成当前窗口的决策树；(3)顺序扫描所有训练实例，找出当前的决策树的例外，如果没有例外则训练结束；(4)组合当前窗口的一些训练实例与某些在(3)中找到的例外形成新的窗口，转(2)。为了在步骤(4)

28、建立新的窗口,Quinlan 试验了两种不同的策略：一个策略是保留窗口的所有实例，并添加从步骤(3)中获得的用户指定数目的例外，这将大大扩充窗口；第二个策略是相当于当前决策树的每一个叶结点保留一个训练实例，其余实例则从窗口中删除，并用例外进行替换。实验证明两种方法都工作得很好，但是如果概念复杂到不能发现固定规模 W 的任意窗口的时候，第二种方法可能不收敛。第八章统计学习统计方法是 从事物的外在数量上的表现去推断该事物可能的规律性。统计方法处理过程可以分为三个阶段：（1）搜集数据：采样、实验设计（2）分析数据：建模、知识发现、可视化（3）进行推理：预测、分类常见的统计方法有:回归分析（多元回归、

29、自回归等）判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）聚类分析（系统聚类、动态聚类等）探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。VC维的直观定义是：对一个指示函数集，如果存在h 个样本能够被函数集里的函数按照所有可能的2h 种形式分开，则称函数集能够把h 个样本打散。函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h。支持向量机 其主要思想是针对两类分类问题，在高维空间中寻找一个超平面作为两类的分割，以保证最小的分类错误率。SVM 一个重要的优点是可以处理线性不可分的情况。第九章解释学习解释学习的定义：解释学习是一种分析学习方法，在领域知识指导下,通过对单个问题求解实例的分析,构造出求解过程的因果

30、解释结构,并获取控制知识,以便用于指导以后求解类似问题。解释学习的步骤：(1)通过分析一个求解实例来产生解释结构;(2)对该解释结构进行泛化,文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3

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34、9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3

35、ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T

36、9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4获取一般的控制规则。解释学习的方法：(1).预制文本法。预先用自然语言写好，并插入程序中；(2)执行追踪法。遍历目标树，通过总结与结论相关的目标，检索相关规则，以说明结论是如何得到的；(3)策略解释法。明确表示控制知识

37、，即用元知识概括地描述，与领域规则完全分开。从策略的概括表示中产生解释，能为用户提供问题求解策略的解释。解释泛化学习方法的步骤：第一阶段是解释，这个阶段的任务就是利用领域理论中的知识，对训练实例进行解释，建立解释树，或叫证明树，证明训练例如何满足目标概念定义。树的叶结点满足可操作性标准。第二阶段的工作是泛化，也就是对第一阶段的结果证明树进行处理，对目标概念进行回归，从而得到所期望的概念描述。解释与泛化交替进行的解释泛化方法问题的逻辑描述逻辑的表示方法使EBG的语义更为清楚，为学习提供了方便的语言环境产生解释结构从目标开始反向推理，分解目标。应用规则时，同时将规则应用到变量化的目标概念上，这样就

38、同时生成了解释结构和泛化的解释结构生成控制规则将泛化的解释结构的所有叶结点的合取作为前件，以定点的目标概念为后件，略去解释结构的中间部件，生成泛化的产生式规则。第十章强化学习强化学习 是指从环境状态到行为映射的学习以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。动态规划 的方法通过从后继状态回溯到前驱状态来计算赋值函数。动态规划 的方法基于下一个状态分布的模型来接连的更新状态。强化学习四个关键要素，即策略，状态值映射 V,奖励函数 r，和一个环境的模型第十一章无监督学聚类算法定义：一般的聚类算法是先选择若干个模式点作为聚类的中心。每一中心代表一个类别，按照某种相似性度量方法（如最小距离方法）将各模式

39、归于各聚类中心所代表的类别，形成初始分类。然后由聚类准则判断初始分类是否合理，如果不合理就修改分类，如此反复迭代运算，直到合理为止。与监督学习不同，无监督法是边学习边分类，通过学习找到相同的类别，然后将该类与其它类区分开。典型的数据聚类基本步骤如下：(1)对数据集进行表示和预处理，包括数据清洗、特征选择或特征抽取；(2)给定数据之间的相似度或相异度及其定义方法；(3)根据相似度，对数据进行划分，即聚类；(4)对聚类结果进行评估。群体智能的特点：分布式：能够适应当前网络环境下的工作状态;鲁棒性：没有中心的控制与数据，个体的故障不影响整个问题的求解;扩充性：个体的增加，系统的通信开销增加小;简单性

40、：个体简单，实现也比较简单聚类的基本方法：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法第十二章关联规则关联规则 反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则表示了项文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X

41、5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1

42、HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X

43、5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1

44、HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X

45、5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1

46、HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4之间的关系。一般可以采用四个参数来描述一个关联规则的属性：(1)可信度 (

47、2)支持度(3)期望可信度(4)作用度关联规则根据以下两个标准(包含或排除):最小支持度 表示规则中的所有项在事务中出现的频度最小可信度-表示规则中左边的项(集)的出现暗示着右边的项(集)出现的频度著名的 Apriori 算法著名的 Apriori 算法主要工作在于寻找大物品集，它利用了大物品集向下封闭性，即大物品集的子集必须是大物品集，它是宽度优先算法。先计算所有的 1-项集（k-项集是含有 k 个项的项集），记为 C1。找出所有的常用 1-项集，记为 L1。然后根据常用 1-项集确定候选2-项集的集合，记为 C2。从 C2 找出所有的常用 2-项集，记为 L2。然后根据常用 2-项集确定候

48、选 3-项集的集合，记为 C3。从 C3 找出所有的常用 3-项集，记为 L3。如此下去直到不再有候选项集。12.4 任意多表间关联规则的并行挖掘目前数据挖掘基本是在单个表(关系)内进行的,文献 74首次将 AQ 学习算法用于多表间关联规则的提取,但由于 AQ 算法本身的制约,表间的联系仅能通过关键字表达,数据必须全部放入内存,因而局限性较大。由于表间连接时空开销较大，而且多个表可能属于不同的数据库,甚至不同的机构,因安全性等因素不能将其在物理上连接起来，因此产生从多个表中直接提取关联规则的问题。考虑任意多表（关系）间以语义相关属性所表示的一般联系。相关属性可以是关键字或其它对等属性。算法面向

49、大数据集,不受内存容量的制约。数据限定为布尔属性,类别属性数据转换为布尔属性数据后也可用此方法。数据挖掘首先在多表内并行进行,然后根据相关属性推算多关系间的规则,得到满足给定支持度和置信度的所有跨表间的关联规则。FP-growth 算法的思想将数据库的信息压缩成一个描述频繁项相关信息的频繁模式树文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9

50、S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1C2I1 HZ4L2C5D8I3 ZC9S7T1X5S4文档编码:CR7T9O1