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针对属性粒度模糊划分需事先给定与Aprirori算法效率低的问题,提出基于自动模糊划分和改进Apriori算法的QAR关联规则生成方法。首先对QAR数据进行空缺值填补等预处理;然后给出最佳聚类准则并根据给出的最佳聚类准则得到最佳聚类,从而对QAR属性完成自动模糊划分及隶属函数的确定;之后通过记录数据项位置及简化连接与剪枝过程来提高Apriori算法的效率;并将其应用到QAR关联规则的生成过程;最后通过品质和性能度量两方面的实验,表明此方法在各方面的性能均优于经典方法。 相似文献
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