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朱扬勇
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期刊论文
基于商品分类信息的关联规则聚类
计算机研究与发展，2004，41（2）：352～360，-0001，（）：
摘要/描述
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OFFICS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化了聚类效果。实验结果表明此方法是实用有效的。
【免责声明】以下全部内容由[朱扬勇]上传于[2006年08月21日 23时46分59秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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