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提出了一种基于改进的K-means聚类算法上的自动确定样本数据隶属度函数的新方法，并在此基础上结合Apriod算法，提出了一种挖掘模糊关联规则的新算法。与现有的同类算法相比，现有的方法均需随机地确定初始的聚类中心，往往得出有悖于实际的隶属度函数，从而影响了整个模糊关联规则的提取结果。该算法克服了这一缺点，提高了模糊关联规则的提取结果的正确性。