《表3 缺陷挖掘策略：一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法》

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《一种基于FP-growth算法的变电站二次设备缺陷分析方法》

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鉴于样本数量大，通过初步的数据挖掘之后发现，如果将所有特征放在一起进行频繁项挖掘，有效信息很容易被无效数据淹没，例如，可能频繁项排前几位的是“年度”、变电站名称等，而缺陷原因的数据支持度排名相对较低而被淹没和忽视。所以首先根据缺陷分析的目标，对数据项进行分类和组合，然后再此基础上进行关联规则挖掘，设计的挖掘策略如表3所示。