基于矩阵加权关联规则的核模糊聚类

• 作者: 李泽军 柳佳刚
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 关联规则 粒度 聚类算法 频繁项集
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 59-62
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2010.02.016

摘要

提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法.该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度,再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集.通过引入核函数,样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,提高聚类性能.通过矩阵加权关联规则算法进行聚类.通过实验表明,在处理中小型文档时,该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法;在处理大型文档时,该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳佳刚	湖南工学院计算机科学系	12	49	4.0	6.0
2	李泽军	湖南工学院计算机科学系	33	104	5.0	9.0