论文部分内容阅读
应用聚类方法研究了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化问题，由于现存的方法倾向于将支持度较高的区域划分为多个区间，对高偏数据效果不理想，针对这一问题，提出聚类算法ＰＫＣＣＡ，与传统快速聚类不同，ＰＫＣＣＡ在迭代过程中动态调整中心个数，避免造成小支持度问题，并继承了传统快速聚类适合大样本的优点。