多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在信息爆炸的時(shí)代，面對(duì)“人們被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，同時(shí)卻仍然感到知識(shí)饑餓”的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并得以蓬勃發(fā)展。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。目前對(duì)其的研究主要是集中在以支持．信任理論為基礎(chǔ)對(duì)布爾型數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并且已取得了一些研究成果，要從這些數(shù)據(jù)中挖掘潛在的規(guī)則，現(xiàn)有的布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則方法就顯得力不從心了。如何劃分區(qū)段是實(shí)現(xiàn)多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則問(wèn)題到布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則問(wèn)題轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。挖掘多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的關(guān)鍵步驟是把數(shù)值型屬性所在的域分成多

2、個(gè)區(qū)間。在劃分區(qū)段方面，現(xiàn)有的方法多是把數(shù)值屬性所在的域劃分成等寬的或等深的區(qū)間，或者在一個(gè)(或一組)屬性上使用聚類算法。雖然這些算法能很好的解決多值型的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，但是不能避免最小支持度和最小可信度沖突的問(wèn)題，而且有可能錯(cuò)過(guò)一些重要的規(guī)則。 本文所提方法是，把一個(gè)交易作為一個(gè)n維向量，并且在多個(gè)n維向量上對(duì)所有屬性使用迭代自組織的數(shù)據(jù)分析算法(ISODATA)進(jìn)行聚類。由于ISODATA的試探特性，并且可以結(jié)合成人機(jī)交互的結(jié)