Evolutionary method of factor analysis of data presented in the form of transaction databases

Authors

  • Татьяна Анатольевна Зайко Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063, Ukraine
  • Андрій Олександрович Олійник Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063, Ukraine
  • Сергій Олександрович Субботін Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18859

Keywords:

association rule, rules database, feature, transaction, evolutionary search

Abstract

The solution of the problem of factor analysis automation in the diagnosis and recognition of images is considered in the paper, and some results of our research in this area are given. The main purpose of the study is to develop an evolutionary method of factor analysis to find hidden dependencies in transactional databases. The use of modern methods of evolutionary search allows forming the groups of similar features. The issues of extracting factor groups from the specified transactional databases are considered in the paper for identifying new knowledge when solving the problems of diagnosis and recognition of images. The proposed method allows extracting the groups of qualitatively similar features from transactional databases. We propose to use the association rules to assess the equivalence of features terms that allows assessing the closeness of relationship between various features, making no demands to the input data and performing the factor analysis in transactional databases. The research results can be used by researchers dealing with the study and analysis of complex objects, processes and systems with the purpose to identify new knowledge, as well as in decision support systems for technical and medical diagnostics.

Author Biographies

Татьяна Анатольевна Зайко, Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063

Postgraduate student

Department of Software Tools

Андрій Олександрович Олійник, Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063

PhD, Associate Professor

Department of Software Tools

Сергій Олександрович Субботін, Zaporizhzhya National Technical University str. Zhukovsky, 64, Zaporozhye, 69063

PhD, Professor

Department of Software Tools

References

  1. Encyclopedia of artificial intelligence [Text] / eds.: J. R. Dopico, J. D. de la Calle, A. P. Sierra. – New York : Information Science Reference, 2009. – Vol. 1–3. – 1677 p.
  2. Зайченко, Ю. П. Основи проектування інтелектуальних систем : навчальний посібник [Текст] / Ю. П. Зайченко. – К.: Слово, 2004.– 352 с.
  3. Прогрессивные технологии моделирования, оптимизации и интеллектуальной автоматизации этапов жизненного цикла авиационных двигателей : монография [Текст] / [А. В. Богуслаев, Ал. А. Олейник, Ан. А. Олейник, Д. В. Павленко, С. А. Субботин] ; под ред. Д. В. Павленко, С. А. Субботина. – Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2009. – 468 с.
  4. Jolliffe, I. T. Principal Component Analysis [Text] / I. T. Jolliffe. – Berlin : Springer-Verlag. – 2002. – 489 p.
  5. Rummel, R. J. Applied Factor Analysis [Text] / R. J. Rummel. – Evanston : Northwestern University Press. – 1988. – 617 p.
  6. Иберла, К. Факторный анализ [Текст] / К. Иберла. – М. : Статистика. – 1980. – 398 с.
  7. McLachlan, G. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition [Text] / G. McLachlan. – New Jersey : John Wiley & Sons. – 2004. – 526 p.
  8. Субботін, С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень : навчальний посібник [Текст] / С. О. Субботін. – Запорiжжя : ЗНТУ, 2008. – 341 с.
  9. Gkoulalas-Divanis, A. Association Rule Hiding for Data Mining [Text] / A. Gkoulalas-Divanis,V. S. Verykios. – New York : Springer-Verlag. – 2010. – 150 p.
  10. Zhang, C. Association rule mining: models and algorithms [Text] / C. Zhang, S. Zhang. – Berlin : Springer-Verlag. – 2002. – 238 p.
  11. The Practical Handbook of Genetic Algorithms [Text] / ed. L. D. Chambers. – Florida: CRC Press, 2000. – Vol. I: Applications. – 520 p.
  12. Субботін, С. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: монографія [Текст] / С. О. Субботін, А. О. Олійник, О. О. Олійник ; під заг. ред. С.О. Субботіна. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2009. – 375 с.
  13. Haupt, R. Practical Genetic Algorithms [Text] / R. Haupt, S. Haupt. – New Jersey: John Wiley & Sons, 2004. – 261 p.
  14. Zhao, Y. Post-mining of association rules: techniques for effective knowledge extraction [Text] / Y. Zhao, C. Zhang, L. Cao. – New York : Information Science Reference. – 2009. – 372 p.
  15. Dopico, J. R., Calle, J. D., Sierra, A. P. (2009). Encyclopedia of artificial intelligence. New York : Information Science Reference, 1677.
  16. Zajchenko, Ju. P. (2004). Osnovi proektuvannja іntelektualnih sistem. Kyiv : Slovo, 352.
  17. Boguslaev, A. V., Olіinyk, O. O, Olіinyk, A. O., Pavlenko, D. V., Subbotin, S. A. (2009). Progressivnye tehnologii modelirovanija, optimizacii i intellektualnoj avtomatizacii jetapov zhiznennogo cikla aviadvigatelej : monografija. Zaporozhe : Motor Sich, 468.
  18. Jolliffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis. Berlin : Springer-Verlag, 489.
  19. Rummel, R. J. (1988). Applied Factor Analysis. Evanston : Northwestern University Press, 617.
  20. Iberla, K. (1980). Faktornyj analiz. Moscow : Statistika, 398.
  21. McLachlan, G. (2004). Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New Jersey : John Wiley & Sons, 526.
  22. Subbotіn, S. O. (2008). Podannja j obrobka znan' u sistemah shtuchnogo іntelektu ta pіdtrimki prijnjattja rіshen. Zaporizhzhja : ZNTU, 341.
  23. Gkoulalas-Divanis, A., Verykios, V. S. (2010). Association Rule Hiding for Data Mining. New York : Springer-Verlag, 150.
  24. Zhang, C., Zhang, S. (2002). Association rule mining: models and algorithms. Berlin : Springer-Verlag, 238.
  25. Chambers, L. D. (2000). The Practical Handbook of Genetic Algorithms. Florida : CRC Press, 520.
  26. Subbotіn, S. O., Olіinyk, A. O., Olіinyk, O. O. (2009). Neіterativnі, evoljucіjnі ta multiagentnі metodi sintezu nechіtkologіchnih і nejromerezhnih modelej. Zaporіzhzhja : ZNTU, 375.
  27. Haupt, R. Haupt, S. (2004). Practical Genetic Algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons, 261.
  28. Zhao, Y., Zhang, C., Cao, L. (2009). Post-mining of association rules: techniques for effective knowledge extraction. New York : Information Science Reference, 372.

Published

2013-12-13

How to Cite

Зайко, Т. А., Олійник, А. О., & Субботін, С. О. (2013). Evolutionary method of factor analysis of data presented in the form of transaction databases. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2(66), 11–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18859