基于数据场的量化关联规则挖掘研究与实现

被引：3

作者：

孟海东 ^{[1
,2
]}

李丹丹 ^{[2
]}

吴鹏飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 内蒙古科技大学矿业工程学院

[2] 内蒙古科技大学信息工程学院

来源：

计算机应用与软件 | 2014年 / 31卷 / 07期

关键词：

数据挖掘; 量化关联规则; 数据场; 聚类分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

目前,对布尔型关联规则的挖掘研究已较成熟,而对量化关联规则的挖掘研究相对较少,并且采用的挖掘方法多是将量化属性进行离散化处理,进而转化为布尔型关联规则进行挖掘。但传统的对量化属性离散化处理的方法存在区间划分过硬的问题,因此提出一种基于数据场的量化关联规则挖掘方法。该方法避免了区间划分过硬问题,同时也充分考虑了数据集中数据的非完备性以及每个数据对数据挖掘任务所发挥的不同作用。实验证实了该方法的有效性。

引用

页码：40 / 42+58 +58

页数：4

共 8 条

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