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分類是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個重要課題。用于分類問題的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法要求將連續(xù)屬性的數(shù)據(jù)劃分到各區(qū)間，實際這種離散化方法并不符合人類知識的表達(dá)方式?；谀：碚摰姆诸?a target='_blank' class='arckwlink_none'>算法更易于人類理解。本文提出的基于模糊集理論和信息增益分析技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘分類算法，經(jīng)試驗證明比Hisao算法具有計算量小、無需事先確定分類屬性個數(shù)且可得到較高分類正確率的優(yōu)點。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則模糊集理論信息增益
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