【摘 要】
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为了解决利用RFCM算法划分数量型属性,并通过组合语言值进行语言值关联规则挖掘中出现的规则数量太多,以及难于获得用户真正关注的规则等问题,提出了一种改进的语言值关联规
【机 构】
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解放军理工大学指挥自动化学院,解放军理工大学理学院
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为了解决利用RFCM算法划分数量型属性,并通过组合语言值进行语言值关联规则挖掘中出现的规则数量太多,以及难于获得用户真正关注的规则等问题,提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法.通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值,然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题.同时,给出一个能够度量语言值关联规则简洁性和新奇性的客观关注程度(兴趣度)的计算函数,用于减少选取关注语言值关联规则的工作量.采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验,得到了关注程度较高的语言值关联规则.所采用的方法能适用于含有大量数量型
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