【摘 要】
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关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前的算法主要是研究支持-信任框架理论的关联规则挖掘,基于支持-信任理论的关联规则挖掘布尔型描述的数据已经比较成熟,但是现实
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关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题.目前的算法主要是研究支持-信任框架理论的关联规则挖掘,基于支持-信任理论的关联规则挖掘布尔型描述的数据已经比较成熟,但是现实的数据库中有许多数值属性的数据,从这些数据中挖掘潜在的规则,经典的关联规则方法(Apriori)就显得力不从心了.这里介绍将数值数据映射到二维空间,利用基于密度分布函数的聚类分析方法将数值属性区间分段,并在此基础上挖掘容易理解并且具有概括性和有效的数值属性关联规则.
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