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基于聚类分析的关联规则挖掘方法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]信阳师范学院计算机与信息技术学院,河南信阳464000, [2]东华大学信息科学与技术学院,上海201620
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(10671166).
中文摘要:

从数据集中挖掘数据间的相互关系及其关联规则是数据挖掘研究领域的核心内容之一,为了挖掘实体表现出的数据特征与实体具备因素间的关系,提出了一种挖掘方法。先采用聚类分析的方法对实体的数据进行了聚类,再通过关联分析的方法分析聚类簇中实体的因素,继而得出实体具备的因素与实体数据间的相互影响及其关联规则。通过该方法分析了学生具有的因素对学生学习成绩的影响,分析结果表明了方法的可行性。

英文摘要:

It is one of the core content of data mining research field which mining the correlation and association rules between data stored in database. To mining the relation between entity' s behaved data and entity' s possessed factor, a mining method is presented. Firstly, clustering analysis is used to classify entity by entity' s behaved data, then association rules is used to analysis entity' s possessed factor which belongs to the same cluster, and then the interrelationship between factor and behaved data is gotten. By use this method to analysis the affect of student's factors on student's study score, the validity of the presented method is demonstrated, the method and the conclusion can promote in other related fields.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616