[发明专利]改进的Apriori算法及其在藏医关联挖掘中的应用

摘要

本发明公开了一种改进的Apriori算法及其在藏医关联挖掘中的应用，只需对事务数据库扫描一次，就可将事务数据库转换成布尔矩阵，对事务数据库的扫描即可转换为向量运算。矩阵中行代表事务，列代表数据项，某项若在事务中出现则用1表示，没有出现则用0表示。布尔矩阵相对于事务数据库更加简洁，不需要重复扫描数据集，且通过向量运算计算支持度。本发明改进后的基于向量的Apriori算法明显优于原有Apriori算法。将其应用于藏医诊疗领域，辅助医疗决策分析，能够帮助藏医药工作者及时准确的获取有用信息，有效避免医疗失误，并提高藏医学的现代化水平，为运用先进科学技术辅助藏医诊疗提供一个有力的手段。

主权项

1.一种改进的Apriori算法，其特征在于，包括以下步骤：首先将事务数据库初始化为布尔矩阵；在数据集D中，设I＝{i₁，i₂，i₃…i_n}是项的集合，其中每个事务T是项的集合，使得对于一个给定的数据集D，都存在着f(D)＝M，M定义为：其次对于每一项支持度的计算，对每一个项I_j，都对应一个列向量D_j，定义为：I_j的支持度计数为：对每一项计算支持度即布尔矩阵每一列的列向量之和，并删除支持度小于最小阈值的项，即获得频繁1‑项集；通过自连接产生候选2‑项集，此时{I_i，I_j}的支持度计数，由矩阵M的第i列和第j列进行按位与操作获得；同理，频繁k‑项集依次获得。