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双重区间值聚类挖掘模型

DOUBLE-INTERVAL CLUSTERING MINING MODEL

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【作者】 尹云飞区玉明张师超黄红兵

【Author】 YIN Yun-fei~1,OU Yu-ming~1,ZHANG Shi-chao~(1,2),HUANG Hong-bing~1 (1.College of Mathematics and Computer Science,Guangxi Normal University,Guilin 541004,China; 2.Faculty of Information Technology,University of Technology,Sydney,Australia)

【机构】 广西师范大学数学与计算机科学学院广西师范大学数学与计算机科学学院 广西桂林541004广西桂林541004悉尼理工大学信息技术学院澳大利亚悉尼广西桂林541004

【摘要】 提出了双重区间值聚类的数据挖掘模型 :首先将每个属性的取值按照领域知识划分为若干类 ,接着统计每个类在各条“交易”中出现的频率 (支持度 ) ,最后再按照关联规则挖掘方法进行处理 .这种区间值数据挖掘方法与传统的数据挖掘方法相比较 ,更有实用价值

【Abstract】 A new model for data mining named double-interval clustering is brought forward.Firstly,divide the values of each attribute into some classes;secondly,sum the frequencies (supports) of every transaction item appearing in all different classes;finally,according to the association rule mining methods handle the data.This kind of interval data mining way has more practical value compared with the traditional one.So it has a larger free development space.

【基金】 澳大利亚 ARC基金资助项目 ( DP0 3 43 1 0 9)
  • 【文献出处】 广西师范大学学报(自然科学版) ,Journal of Guangxi Normal University(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2004年03期
  • 【分类号】TP311
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】99
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