本发明公开了一种基于模式挖掘的噪音数据过滤方法,该方法首先建立由词袋数据集D构成的预处理数据结构FP树,该FP树包含了词袋数据集及其相应的事物数据集;其次,根据FP-2INF算法,最终将所有2-项集兴趣模式添加到兴趣模式集L中,完成噪音数据过滤。本发明根据兴趣度指标条件,将兴趣度指标直接进行剪枝,一步到位地挖掘出兴趣模式,有效实现噪音数据过滤,获得高质量数据,提高了数据的正确性、一致性。
本发明公开了一种基于模式挖掘的噪音数据过滤方法,该方法首先建立由词袋数据集D构成的预处理数据结构FP树,该FP树包含了词袋数据集及其相应的事物数据集;其次,根据FP-2INF算法,最终将所有2-项集兴趣模式添加到兴趣模式集L中,完成噪音数据过滤。本发明根据兴趣度指标条件,将兴趣度指标直接进行剪枝,一步到位地挖掘出兴趣模式,有效实现噪音数据过滤,获得高质量数据,提高了数据的正确性、一致性。