| 应用聚类分析对关联规则进行分组 |
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| 引用本文： | 徐敏,秦小麟.应用聚类分析对关联规则进行分组[J].南京航空航天大学学报,2001,33(2):197-199. |
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| 作者姓名： | 徐敏 秦小麟 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学信息科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金! (编号 :BK970 0 2，南京航空航天大学青年科研基金! (编号 :S0 0 30 -80 2 ) |
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| 摘 要： | 关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 分组 系统聚类法 RatioD距离 聚类分析 数据库 |
| 文章编号： | 1005-261 5(2001)02-0197-03 |
| 修稿时间： | 2000年5月15日 |
Grouping Association Rules with Cluster Analysis |
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| Xu Min,Qin Xiaolin.Grouping Association Rules with Cluster Analysis[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2001,33(2):197-199. |
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| Authors: | Xu Min Qin Xiaolin |
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| Institution: | Xu Min Qin Xiaolin College of Information Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics Nanjing 210016,P.R.China |
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| Abstract: | Association rules show the regularities in a large amount of data, but sometimes they are too many for us to be understood. So a new problem of knowledge management is created. To solve the problem a novel algorithm is presented which utilizes a hierarchical clustering method. The distance definition is based on the attributes of association rules so that these rules can be effectively grouped and be better understood. The experimental results show that the algorithm is effective. |
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| Keywords: | data mining association rules grouping hierarchical clustering methods RatioD distance |
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