【摘 要】
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该文首先概述了数据挖掘的基本原理,并结合当前数据仓库的发展,探讨了数据仓库 环境下数据挖掘的特点和潜力.然后介绍了聚类规则挖掘的定义、基本算法以及用于空间数据库中的
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该文首先概述了数据挖掘的基本原理,并结合当前数据仓库的发展,探讨了数据仓库 环境下数据挖掘的特点和潜力.然后介绍了聚类规则挖掘的定义、基本算法以及用于空间数据库中的高效率的算法.该文重点讨论了DBSCAN算法--一种在大型数据库环境下很有效的聚类算法,并在此基础上针对已挖掘出的规则需要在数据仓库的数据发生更新后进行动态维护和及时更新的问题,提出了一个聚类规则的增理更新算法,简称增量聚类算法:IncrementalDBSCAN.并且用实验对该算法的性能进行了评估,证明了IncrementalDBSCAN算法是高效的,特别是用于数据仓库中数据更新的情况下.最后作者根据目前的发展状况,提出一些数据挖掘和聚类规则挖掘技术未来的研究方向.
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