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论文研究-基于生成子的频繁项集聚类算法.pdf
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2019-09-07
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如何有效地约简频繁项集的数量是目前数据挖掘研究的热点。对频繁项集进行聚类是该问题的解决方法之一。由于生成子是全体频繁项集的无损精简表示,故对生成子进行聚类与对全体频繁项集进行聚类具有相同的效果。提出了一种基于生成子的频繁项集聚类算法。首先,利用最小描述长度原理,讨论了选择生成子进行聚类的合理性;其次,给出了生成子的剪枝策略及挖掘算法;最后,在一种新的项集相似性的度量标准的基础上,给生成子的聚类算法。实验结果表明,该方法可有效地减少项集的数量,并具有较高的挖掘效率。
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