Факторний аналіз на основі асоціативних правил

Автор(и)

  • T. A. Zayko Запорізький національний технічний університет, Ukraine
  • A. A. Oliinyk Запорізький національний технічний університет, Ukraine
  • S. A. Subbotin Запорізький національний технічний університет, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.35681/1560-9189.2014.16.1.100239

Ключові слова:

асоціативне правило, база транзакцій, ознака, терм ознаки, факторний аналіз

Анотація

Розглянуто задачу факторного аналізу в транзакційних базах даних. Запропоновано метод факторного аналізу на основі асоціативних правил. Розроблений метод передбачає видобування правил із заданих баз транзакцій, що дозволяє одержати оцінки еквівалентності термів ознак, виключити надлишкові ознаки, скоротивши тим самим простір пошуку та зменшивши час аналізу, а також сформувати групи якісно близьких ознак. Проведено експерименти з вирішення тестових задач факторного аналізу. Іл.: 2. Бібліогр.: 12 найм.

Посилання

Encyclopedia of Artificial Intelligence / Eds.: J. R. Dopico, J.D. De la Calle, A.P. Sierra. — New York: Information Science Reference. — 2009. — Vol. 1–3. — 1677 p.

Progressivnye tehnologii modelirovanija, optimizacii i intellektualnoj avtomatizacii jetapov zhiznennogo cikla aviadvigatelej: monografija / [A.V. Boguslaev, Al.A. Olejnik, An.A. Olejnik i dr.]; pod red. D.V. Pavlenko, S.A. Subbotina. — Zaporozh'e: OAO «Motor Sich», 2009. — 468 p.

Barsegjan A.A. Tehnologii analiza dannyh: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: uch. posob. / A.A. Barsegjan. — SPb: BHV, 2007. — 384 p.

Rassel S. Iskusstvennyj intellekt: sovremennyj podhod / S. Rassel, P. Norvig. — M.: Viljams, 2006. — 1408 p.

Iberla K. Faktornyj analiz / K. Iberla. — M.: Statistika. — 1980. — 398 p.

Mulaik S.A. Foundations of Factor Analysis / S.A. Mulaik. — Boca Raton, Florida: CRC Press. — 2009. — 548 p.

Rummel R.J. Applied Factor Analysis / R.J. Rummel. — Evanston: Northwestern University Press. — 1988. — 617 p.

Jolliffe I.T. Principal Component Analysis / I.T. Jolliffe. — Berlin: Springer-Verlag. — 2002. — 489 p.

McLachlan G. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition / G. McLachlan. — New Jersey: John Wiley & Sons. — 2004. — 526 p.

Zhao Y. Post-Mining of Association Rules: Techniques for Effective Knowledge Extraction / Y. Zhao, C. Zhang, L. Cao. — New York: Information Science Reference. — 2009. — 372 p.

Adamo J.-M. Data Mining for Аssociation Rules and Sequential Patterns: Sequential and Parallel Аlgorithms / Adamo J.-M. — New York: Springer-Verlag. — 2001. — 259 p.

Koh Y.S. Rare Association Rule Mining and Knowledge Discovery / Y.S. Koh, N. Rountree. — New York: Information Science Reference. — 2009. — 320 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-02-15

Номер

Розділ

Системи збереження і масового розповсюдження даних