Det är inte en lätt uppgift att veta a priori de mest lämpliga fuzzy uppsättningar som täcker områdena för kvantitativa attribut för fuzzy föreningsregler gruvdrift. I allmänhet är det orealistiskt att experter alltid kan tillhandahålla sådana uppsättningar. Och att hitta de mest lämpliga suddiga uppsättningar blir ett mer komplicerat problem när objekt inte anses ha lika stor betydelse och de stöd- och förtroendeparametrar som krävs för föreningens regler gruvprocessen anges som språkliga termer. Befintliga klusterbaserade automatiserade metoder är inte tillfredsställande eftersom de inte anser optimering av de upptäckta medlemsfunktionerna. För att ta itu med detta problem föreslår vi Genetic Algorithms (GAs) baserade klustering metod, som dynamiskt justerar de fuzzy uppsättningar för att ge maximal vinst baserad på användar specificerad språklig minsta stöd och förtroende villkor. Detta uppnås genom att justera basvärdena för medlemsfunktionerna för varje kvantitativt attribut med avseende på två olika utvärderingsfunktioner som maximerar antalet stora objekt och medelvärdet av konfidensintervallen för de genererade reglerna. Såvitt vi vet är detta den första ansträngningen i denna riktning. Experiment som genomfördes på 100 K transaktioner från den vuxna databasen av Förenta staternas folkräkning år 2000 visar att den föreslagna klustermetoden uppvisar goda resultat när det gäller antalet producerade stora artiklar och intressanta föreningsregler.
De föreslog också en klusterbaserad genetisk algoritm med två fitnessfunktioner relaterade till minimalt stöd och förtroende.
Utilizing Genetic Algorithms to Optimize Membership Functions for Fuzzy Weighted Association Rules Mining
{'venue': 'Applied Intelligence', 'journal': 'Applied Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}