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数量关联规则发现中的聚类方法研究

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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.

著录项

来源
《计算机学报》 |2000年第8期|866-871|共6页
作者
苑森淼; 程晓青;
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作者单位

吉林工业大学计算机科学与工程系;

长春;

130025;

吉林工业大学应用数学系;

长春;

130025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
数据挖掘; 数量关联规则; 聚类算法; 抽样;

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