【摘 要】
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关联规则挖掘会产生大量的规则,为了从这些规则中识别出有用的信息,需要对规则进行有效的分类组织。现有的规则聚类方法往往直接计算规则间的距离,忽略了项与项之间的联系,不
【基金项目】
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基金项目：辽宁省教育厅计划基金项目（2008093）.
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关联规则挖掘会产生大量的规则,为了从这些规则中识别出有用的信息,需要对规则进行有效的分类组织。现有的规则聚类方法往往直接计算规则间的距离,忽略了项与项之间的联系,不能精确得出规则间的距离。提出一种改进的规则间距离的度量方法,首先计算项间的距离,其次计算相集间的距离和规则间的距离,最后基于此距离利用DBSCAN算法对关联规则进行聚类。实验结果表明,此方法是有效可行的,并能准确发现孤立规则。
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