事務數據的多隸屬聚類問題研究.pdf

1、聚類是將數據分組成為簇或類，使得處于同一個簇中的數據之間相似度較高，而處于不同簇的數據之間差別較大。人們對于聚類問題已經進行了深入的研究，提出了很多的算法來解決各種各樣的聚類問題。目前的算法大體上可以分為兩類，一類是硬聚類，在硬聚類中，一個數據元素只能屬于一個簇。另外一類聚類是模糊聚類，在模糊聚類中，一個數據元素可以同時屬于多個簇，對于每一個簇有一個相應的隸屬度，其值介于0和1之間。通過將數據歸大隸屬度值最大的簇，模糊聚類也可轉化為硬聚

2、類。然而，在一些聚類問題中，一個數據元素是可以同時屬于多個類或簇的，而且對于每一個類或簇，其隸屬度的值均可為1。本研究把這一類問題稱為多隸屬聚類問題。對于數據型數據，現(xiàn)有的模糊聚類算法也能加以解決，但對于事務屬性數據或分類屬性數據的多隸屬聚類問題，目前尚無相關研究。本研究針對事務屬性數據的多隸屬聚類問題，提出了三種算法，分別是基于頻繁項目集的多隸屬聚類算法、基于小項大項比的多隸屬聚類算方法以及基于連接的多隸屬聚類算法。對于分類屬性數據，