基于最大频繁项集的聚类算法

介绍频繁项集的概念及其性质,把最大频繁项集作为聚类的依据,提出一种基于最大频繁项集的聚类算法,将关联分析与聚类分析相结合,在聚类中充分利用数据项间的关联性,无须输入聚类个数,并在多个数据集上进行实验。实验结果表明,与传统的基于距离的聚类算法K-Means相比,该算法减少计算数据对象间距离的时间花销,提高算法的效率,具有较高的聚类精度,聚类结果的可解释性也较强。