基于人工蜂群优化的多段支持度数据挖掘仿真

摘要

针对当前多段支持度数据挖掘方法中存在的挖掘效率较低,查全率较低等不足之处,通过相关算法研究,提出基于人工蜂群优化的多段支持度数据挖掘方法.以数据项集支持度思想与重要性质为依据,计算数据项集的综合支持度;构建数据关联规则支持度函数,结合最大值最小值定理及介质定理,确定关联规则支持度;根据数据综合支持度及关联规则支持度计算结果,利用支持向量机进行数据空间映射以及数据分类;通过构建精英蜂群策略及侦查蜂搜索机制更新,对传统人工蜂群算法进行改进,利用改进后人工蜂群算法优化支持向量机参数,提高数据分类挖掘精度.实验结果表明,所提方法的挖掘效率及查全率高于实验对比方法,且支持度预估误差明显低于实验对比方法.