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针对关联规则中Apriori算法的不足，提出了一种基于聚类矩阵的CM—Apriori新算法．该算法只需扫描事务数据库一次，就直接按事务项数生成聚类矩阵，每次只需对部分聚类矩阵进行运算，就可以生成频繁项集．这大大减少了扫描数据库的次数和计算成本，从而有效提高了算法的运算效率，并通过实例说明了它是一种有效的关联规则挖掘方法．