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提出了双重区间值聚类的数据挖掘模型：首先将每个属性的取值按照领域知识划分为若干类。接着统计每个类在各条“交易”中出现的频率(支持度)，最后再按照关联规则挖掘方法进行处理．这种区间值数据挖掘方法与传统的数据挖掘方法相比较，更有实用价值．
双重区间值聚类挖掘模型
【摘 要】
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提出了双重区间值聚类的数据挖掘模型：首先将每个属性的取值按照领域知识划分为若干类。接着统计每个类在各条“交易”中出现的频率(支持度)，最后再按照关联规则挖掘方法进行处
【机 构】
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广西师范大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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广西师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年3期
【基金项目】
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澳大利亚 ARC基金资助项目 ( DP0 3 43 1 0 9)
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