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基于商品分类信息的关联规则聚类
被引：16
作者：
阮备军
朱扬勇
机构：
[1] 复旦大学计算机与信息技术系
来源：
关键词：
数据挖掘;
关联规则;
聚类;
可视化;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311.1 [程序设计];
学科分类号：
摘要：
关联规则挖掘经常产生大量的规则 ,为了帮助用户做探索式分析 ,需要对规则进行有效的组织 聚类是一种有效的组织方法 已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集 ,效率很低 ,而且聚类结果是固定数目的簇 ,不利于探索式分析 针对这些问题 ,提出了一种新的方法 它基于商品分类信息度量规则间的距离 ,避免了耗时的原始数据集扫描 ;然后用OPTICS聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构 最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验 ,并通过可视化工具演示了聚类效果 实验结果表明此方法是实用有效的
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页数：9
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