【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目 ( 2 0 0 1AA113 181)
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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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