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一种基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 被引量：2
1
作者 吉根林 孙志挥 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期31-34,共4页
研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ... 研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ,然后利用凸包处理技术提取强规则中可信度最高的数量关联区间 ,它对于数量关联规则的优化有着重要的应用价值 .应用该算法对股票行情进行了数量关联分析 ,提取股票涨跌与股票价格之间可信度最高的关联规则 .实验表明该算法是非常有效的 . 展开更多
关键词 数量关联规则 数据挖掘 连续属性离散化 可信度最优
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