【摘 要】
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通过分析连续型属性数据的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法的高效性方面作了进一步研究,针对已有的通过结合最大一项集和隶属函数值去计算染色体的适
【基金项目】
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北京市教委科技发展计划项目No.KM200810028016~~
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通过分析连续型属性数据的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法的高效性方面作了进一步研究,针对已有的通过结合最大一项集和隶属函数值去计算染色体的适应值的模糊遗传挖掘算法速度慢的问题,提出一种基于聚类的模糊遗传关联规则挖掘算法。该算法采用模糊遗传原理在交易数据中同时提取关联规则和隶属函数。同时,采用k-means聚类算法对种群中的染色体进行分类并且依据分类得到的信息和自身的信息评估每个染色体的适应性,从而降低了扫描数据库的次数,测试结果表明该算法速度快,准确度高。
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