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| 一种挖掘模糊关联规则的新方法 | |
| 作者姓名： | 郑鹏宇 |
| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60573076)，省自然科学基金(Z051503)，校科技发展基金(2004-XQ-17)资助 |
| 摘 要： | 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Apriori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。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 模糊关联规则 K均值 隶属度函数 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |