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数量关联规则发现中的聚类方法研究  
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【英文篇名】 Clustering Method for Mining Quantitative Association Rules
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【作者】 苑森淼; 程晓青;
【英文作者】 YUAN Sen Miao 1) CHENG Xiao Qing 2) 1) (Department of Computer Science and Engineering; Jilin University of Technology; Changchun 130025) 2) (Department of Applied Mathematics; Changchun 130;
【作者单位】 吉林工业大学计算机科学与工程系; 吉林工业大学应用数学系;
【文献出处】 计算机学报 , CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS, 编辑部邮箱 2000年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据挖掘; 数量关联规则; 聚类算法; 抽样;
【英文关键词】 data mining; quantitative association rules; cluster algorithm; sample;
【摘要】 应用聚类方法研究了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化问题 .由于现存的方法倾向于将支持度较高的区域划分为多个区间 ,对高偏数据效果不理想 .针对这一问题 ,提出聚类算法 PKCCA.与传统快速聚类不同 ,PKCCA在迭代过程中动态调整中心个数 ,避免造成过小支持度问题 ,并继承了传统快速聚类适合大样本的优点
【英文摘要】 This paper presents a cluster method for discretization in the processing of mining quantitative association rules. Many efficient algorithms for mining association rules were presented in recent years. But association rules containing quantitative attributes is still a bottle neck in these works. Agrawal presented partial k completeness method for partitioning. Fukuda presented the equi depth partitioning and algorithm based on gaining optimized regions. Current method doesn't work very well on hig...
【基金】 国家自然科学基金!( 69873 0 19)
【分类号】 TP311
【正文快照】 1 引 言关联规则的研究是应用驱动的 ,最常见的是对大型超市的事务数据库进行货篮分析 .研究人员针对boolean属性的关联规则提取提出了很多的高效算法 .数量关联在股市分析、银行存款分析等众多方面都有重要应用价值 ,因此在国际上引起了重视 .Agrawal等人扩展 boolean属性的

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