1、挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要的研究方向.本文以數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘為主要研究內(nèi)容,首先對關(guān)聯(lián)規(guī)則起源、應(yīng)用環(huán)境、分類、思想、算法的優(yōu)缺點等進行了分析學習.介紹了挖掘布爾型數(shù)據(jù)兩種比較流行挖掘算法:生成大項集的Apriori及不用生成大項集的FP-Tree算法,對比分析了兩種挖掘算法優(yōu)缺點.目前,針對布爾型數(shù)據(jù)的挖掘算法已經(jīng)比較成熟,而對數(shù)量型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘還處于發(fā)展階段.對數(shù)量型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以有很多種方法,比較直

2、觀的思路是將數(shù)量型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成布爾型數(shù)據(jù)進行挖掘,然而傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)化方法存在屬性區(qū)間劃分不盡合理的問題,導致挖掘的結(jié)果沒有意義.本文在李德毅院士提出的云模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)實際應(yīng)用對正態(tài)云模型進行擴展,提出將數(shù)量型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為布爾型數(shù)據(jù)的定性定量不確定性轉(zhuǎn)換模型-梯形云模型,該模型把定性概念的模糊性和隨機性完全集成到一起,同時又肯定了人們對模糊知識中的完全認定的部分,實現(xiàn)了定性概念與定量數(shù)值之間的自然轉(zhuǎn)換.基于該模型的概念劃分算法得到的概念反映了