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该文选择数据挖掘为研究课题,对数据挖掘领域中的聚类分析算法、关联规则等问题进行了初步研究和探讨.在关联规则算法方面,该文针对关联规则算法中的数据库搜索次数过多等问题,提出了改进的Adv-Apriori算法和改进的规则更新Adv_fup算法.该文利用聚类有效性函数来解决聚类效果最佳问题,采用自动循环迭代策略来生成聚类有效数目;该文提出了两个主要算法:FCMA和Best clustering.该文还初步探讨了神经网络在数据挖掘方面的应用.