基于多维数据集的异常子群发现技术

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非频繁项集是未被标准化的频繁项集产生算法(如APRIORI以及FP-Growth算法)提取的所有项集.在数据集上挖掘有意义的非频繁项集是数据挖掘的重要工作之一.目前,基于传统数据集的非频繁项集挖掘研究主要集中在负相关、负模式以及间接关联等方面,且主要是对整个数据集上的性质进行分析,而没有对数据集的切片进行分析.该文提出了一种新的模式,试图找到符合如下条件的特定子群,其描述的数据集切片上存在某些特殊项集,这些项集在整个数据集上并非频繁项集,但是在该数据集切片上却是频繁项集.根据用户要求自动找出这些异常子群以
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