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1、在對(duì)數(shù)量型屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，一種有效的方法是將其劃分為有限個(gè)區(qū)間再轉(zhuǎn)換為布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題。本文首先提出了一種優(yōu)化的Apriori算法，可以只掃描一次離散化的數(shù)據(jù)集即可得到關(guān)聯(lián)規(guī)則，以提高布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率；之后，針對(duì)劃分區(qū)間時(shí)出現(xiàn)的邊界過硬等問題，引入某些模糊理論的方法、原理和特性，給出了基于模糊分類矩陣和模糊關(guān)系的兩種解決方案，分別對(duì)應(yīng)分類數(shù)確定和分類數(shù)不確定兩種情況，并對(duì)與之相關(guān)的問題展開了詳細(xì)的描述、說明和分析
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