基于密度的购物篮数据聚类方法

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jamesfork

【摘要】

：

在现有的算法DBSCAN基础上,提出一种基于密度的处理购物篮事务数据的聚类方法-DCMBD(density-basedclustering for market basket data).使用了一种新的事务表示法,解决了购

【作者】

：

张平庸欧阳为民万志华

【机构】

：

上海大学

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2005年1期

【关键词】

：

聚类购物篮数据数据挖掘算法DBSCAN clustering market basket data data mining

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在现有的算法DBSCAN基础上,提出一种基于密度的处理购物篮事务数据的聚类方法-DCMBD(density-basedclustering for market basket data).使用了一种新的事务表示法,解决了购物篮数据的高维性和稀疏性问题.并对算法进行了相应的改进,从而提高了聚类速度.实验结果表明此方法是有效可行的.

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