Analyse des performances des algorithmes d'extraction de règles d'association - Singh, Sandeep Pratap
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Les techniques d'extraction de règles d'association sont une partie importante de l'extraction de données pour dériver les relations entre les attributs de grandes bases de données. L'exploration des règles d'association a suscité un grand intérêt parmi les chercheurs, car elle permet de résoudre de nombreux problèmes difficiles. De nombreux algorithmes ont été découverts pour dériver efficacement les règles d'association. Il a été évalué que tous les algorithmes ne peuvent pas donner des résultats similaires dans tous les scénarios, de sorte que le décodage de ces mérites devient important.…mehr

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Produktbeschreibung
Les techniques d'extraction de règles d'association sont une partie importante de l'extraction de données pour dériver les relations entre les attributs de grandes bases de données. L'exploration des règles d'association a suscité un grand intérêt parmi les chercheurs, car elle permet de résoudre de nombreux problèmes difficiles. De nombreux algorithmes ont été découverts pour dériver efficacement les règles d'association. Il a été évalué que tous les algorithmes ne peuvent pas donner des résultats similaires dans tous les scénarios, de sorte que le décodage de ces mérites devient important. Dans ce document, les algorithmes d'extraction de règles d'association ont été analysés algorithmes d'extraction de règles d'association ont été analysés, la comparaison de ces algorithmes a été réalisée expérimentalement sur la base de différents ensembles de données et de différents paramètres.
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Autorenporträt
Sandeep Pratap Singh erhielt seinen B.E.- und M.Tech-Abschluss in CSE. Derzeit arbeitet er als Assistenzprofessor (SG) an der School of Computer Science, UPES, Dehradun, Indien. Seine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Data Mining, Betrugserkennung und biomedizinische Bildverarbeitung. Er hat 3 Bücher und zahlreiche Beiträge in Konferenzen und Fachzeitschriften veröffentlicht.