【摘 要】
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与其他商业上的数据相比，离散制造业数据中往往存在较大噪声或者孤立点，这限制了数据挖掘技术在离散制造业中的应用。教据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的数据挖掘过程的精度和性能。主要研究平滑噪音中的分箱技术和聚类过滤光滑技术，研究成果应用于德阳东汽工模具有限公司的产品订单数据关联挖掘预处理中，把只进行过等频分箱的过滤数据和经过聚类过滤和等频分箱两次过滤的数据使用同一个关联挖掘算法进行比
【机 构】
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成都信息工程学院计算机学院 成都 610225
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与其他商业上的数据相比，离散制造业数据中往往存在较大噪声或者孤立点，这限制了数据挖掘技术在离散制造业中的应用。教据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的数据挖掘过程的精度和性能。主要研究平滑噪音中的分箱技术和聚类过滤光滑技术，研究成果应用于德阳东汽工模具有限公司的产品订单数据关联挖掘预处理中，把只进行过等频分箱的过滤数据和经过聚类过滤和等频分箱两次过滤的数据使用同一个关联挖掘算法进行比较，得到更多的关联规则，原有的关联规则具有更高的信任度。
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