【摘 要】
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时态数据是一类重要的数据信息。利用数据中包含的时间属性可以形象描述数据中潜在的变化规律。从现有的时序关联规则的局限性出发,该文提出了一种新的基于聚类算法的时序关联
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时态数据是一类重要的数据信息。利用数据中包含的时间属性可以形象描述数据中潜在的变化规律。从现有的时序关联规则的局限性出发,该文提出了一种新的基于聚类算法的时序关联规则提取方法。本文的方法将K—means聚类算法运用在关联规则模型构造上,将一个时序序列周期通过分割,形成几个长度相等或者不等的子时序序列,然后进行关联规则提取,从而能够更为准确的发现时序关联规则。
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