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基于数据驱动FCM的模糊关联规则算法研究: 聚类分析是数据挖掘中一种重要的方法，模糊关联规则挖掘算法是数据挖掘的一个主要研究方向，随着模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-means，FCM）的提出，将FCM算法应用于挖掘模糊关联规则成为数据挖掘新的重要研究领域。...; 崔岩; 关键词：数据驱动模糊C-均值聚类算法; 文献传递

基于模糊聚类的改进的模糊关联规则挖掘算法(英文)被引量：5: 2012年; 文中提出一种新的方法通过使用模糊C均值对原始数据集进行预处理操作,通过这个操作可以把定量属性值转换为二进制值,继而就会得到原始数据集的模糊版本(由模糊记录和模糊属性组成)。另外,文中又提出了一种基于模糊Apriori算法的快速提取规则的算法,这种算法是利用模糊聚类从先前得到的原始数据集的模糊版本中提取模糊频繁项集从而可以得到模糊关联规则。在文章的最后,实验结果显示了提出的新算法在处理大型数据集时在挖掘时间上要优于传统的Apriori算法。对大型数据库来说,该算法在实用性和可用性上面都有很好的发展前景。; 李雷崔岩; 关键词：模糊聚类模糊C均值数据挖掘

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崔岩