【摘 要】
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对于模糊关联规则挖掘算法存在的不足,首先为了软化数量型属性论域的划分边界,借用了FCM算法将数量型属性离散化,并把数据集划分成若干个模糊集等级；然后,对模糊置信度进行定
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对于模糊关联规则挖掘算法存在的不足,首先为了软化数量型属性论域的划分边界,借用了FCM算法将数量型属性离散化,并把数据集划分成若干个模糊集等级；然后,对模糊置信度进行定义时,把经典关联规则中的置信度的定义经过扩展后直接运用到模糊集上,不免会带来一些逻辑推理上的问题,采取了蕴涵度代替模糊置信度的方法,引入模糊蕴涵算子,经过进一步推理论证,证明了蕴涵度能够用模糊支持度来代替.提出了一种基于模糊聚类和蕴涵度的模糊关联规则挖掘算法,并通过实验证明了算法的有效性.
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