| 聚类后的关联规则快速更新算法研究* |
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| 引用本文： | 董彩云,杜韬,郭春燕,曲守宁.聚类后的关联规则快速更新算法研究*[J].计算机应用研究,2004,21(11):30-32. |
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| 作者姓名： | 董彩云 杜韬 郭春燕 曲守宁 |
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| 作者单位： | 济南大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250022 |
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| 基金项目： | 教育部的世行贷款——21世纪初高等教育教学改革项目(1283B0843)；国家“863”计划资助项目(2002AA4Z3240） |
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| 摘 要： | 关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究，指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此，在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上，讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘，使其可以有效地压缩数据规模。给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述。实验结果表明，算法性能优良，提高了数据挖掘执行效率。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 聚类分析 联合挖掘 K-MEANS算法 |
| 文章编号： | 1001-3695(2004)11-0030-03 |
| 修稿时间： | 2003年10月30 |
Research on Fast Adapting Algorithm of Association Rules after Clustering |
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| DONG Cai-yun,DU Tao,GUO Chun-yan,QU Shou-ning.Research on Fast Adapting Algorithm of Association Rules after Clustering[J].Application Research of Computers,2004,21(11):30-32. |
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| Authors: | DONG Cai-yun DU Tao GUO Chun-yan QU Shou-ning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Data Mining Association Rules Clustering Combined Mining K-MEANS Algorithm |
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