【摘要】：關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的主要研究?jī)?nèi)容之一。針對(duì)高維海量數(shù)據(jù)集,尤其當(dāng)支持度和置信度閾值太低時(shí),將生成大量冗余和相似的關(guān)聯(lián)規(guī)則,從而對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的理解和使用造成了困難。本文采用改進(jìn)的K-means思想,給出了一種關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類算法:首先重新定義了冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則,并給出了刪除的方法;然后定義了一種新的規(guī)則間相似性度量;最后利用K-means思想,采用最大三角形方法選取聚類的初始點(diǎn),將相似的關(guān)聯(lián)規(guī)則歸為一類。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法能夠幫助用戶快速有效地找到有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則,提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則的可理解性。
[Abstract]:Association rules are one of the main research contents in the field of data mining. For high dimensional massive data sets, especially when the support degree and confidence threshold are too low, a large number of redundant and similar association rules will be generated, which makes it difficult to understand and use association rules. In this paper, an improved K-means idea is used to propose an association rule clustering algorithm: firstly, redundant association rules are redefined and the method of deletion is given; then a new similarity measure between rules is defined; finally, using K-means idea, the maximum triangle method is used to select the initial points of clustering, and the similar association rules are classified into one category. Experiments show that the algorithm can help users find useful association rules quickly and effectively, and improve the comprehensibility of association rules.
【作者單位】： 太原科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2502884