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基于改进的K-means算法的关联规则数据挖掘研究
被引量：
37
1
作者
李珺
刘鹤
朱良宽
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期15-19,共5页
关联规则是数据挖掘中的概念,通过分析数据找到数据之间的关联.海量数据会产生大量冗余和相似的关联规则,影响用户对规则的理解和判断.本文采用鸢尾花数据集进行实验.建立三个检验指标,删除冗余关联规则;在进行K-means分析时利用规则产...
关联规则是数据挖掘中的概念,通过分析数据找到数据之间的关联.海量数据会产生大量冗余和相似的关联规则,影响用户对规则的理解和判断.本文采用鸢尾花数据集进行实验.建立三个检验指标,删除冗余关联规则;在进行K-means分析时利用规则产生的三角形迭代选择初始点,再将删除冗余后的规则进行聚类.实验证实本文方法将相似的关联规则归为一簇,能有效的帮助用户迅速找到有用的关联规则,有助于用户更好的对规则进行理解和分析,提高了聚类的效率.
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关键词
K-MEANS算法
关联规则
聚类算法
鸢尾花数据集
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职称材料
题名
基于改进的K-means算法的关联规则数据挖掘研究
被引量：
37
1
作者
李珺
刘鹤
朱良宽
机构
东北林业大学
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期15-19,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572018BF06)资助。
文摘
关联规则是数据挖掘中的概念,通过分析数据找到数据之间的关联.海量数据会产生大量冗余和相似的关联规则,影响用户对规则的理解和判断.本文采用鸢尾花数据集进行实验.建立三个检验指标,删除冗余关联规则;在进行K-means分析时利用规则产生的三角形迭代选择初始点,再将删除冗余后的规则进行聚类.实验证实本文方法将相似的关联规则归为一簇,能有效的帮助用户迅速找到有用的关联规则,有助于用户更好的对规则进行理解和分析,提高了聚类的效率.
关键词
K-MEANS算法
关联规则
聚类算法
鸢尾花数据集
Keywords
K-means algorithm
association rules
clustering algorithm
iris data-set
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的K-means算法的关联规则数据挖掘研究
李珺
刘鹤
朱良宽
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
37
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