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J4 ›› 2006, Vol. 28 ›› Issue (11): 70-72.

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基于分段与运算的基因表达数据频繁项集挖掘

王艳 骆嘉伟 杨涛 吴君浩   

  • 出版日期:2006-11-01 发布日期:2010-05-20

  • Online:2006-11-01 Published:2010-05-20

摘要:

本文在研究分析经典关联规则挖掘算法优缺点以及基因表达数据特点的基础上,提出了一种立足于基因表达数据的数据特点,不生成候选项集的基于分段与运算的基因表达数 据频繁项集挖掘算法。实验证明该算法能更快速有效地挖掘出频繁项集。

关键词: 基因表达数据 关联规则挖掘 与运算 频繁项集

Abstract:

Based on studying and analyzing the merits and demerits of the classic association rule algorithms and the characteristics of gene expression data, th  is paper proposes a rule mining algorithm based on the subsected AND operation, which can be able to find frequent itemsets without candidate itemsets.  The experiment results show that the algorithm can mine frequent itemsets more effectively and faster.

Key words: (gene expression data, association rule minlng, and operatlon, frequent itemset)