【摘 要】
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该文提出了一种比定量型关联规则更为概括的规则——模糊关联规则(Fuzzy Association Rule)及其发掘方法.我们发现对于有K个属性的数据集,其上的每个元组可看成是K维空间上的
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该文提出了一种比定量型关联规则更为概括的规则——模糊关联规则(Fuzzy Association Rule)及其发掘方法.我们发现对于有K个属性的数据集,其上的每个元组可看成是K维空间上的一个点.判断属性X、Y之间是否有模糊关联规则就是看在子空间X、Y上是否有满足条件的聚类.于是,我们提出了基于以上思想的模糊关联规则发掘算法Far-Naive.但在实际应用中,特别是在高维空间上,如何有效地裁减搜索空间成为提高效率的关键.为此,我们引入了相关分析、信息熵的概念,提出了改进算法Far-Entropy,弥补了算法Far-Naive的不足.经过人工数据和真实数据的测试,证明我们的算法是正确的、有效的.
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