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data mining concept and technic
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概念格JAVA软件，可以用概念格算法进行数据挖掘，生成概念格和关联规则-Concept lattice JAVA software can be used to the concept of grid data mining algorithm to generate a concept lattice and association rules
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关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
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data mining concept and techniques
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聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一，对聚类准则进行了总结，对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结，就一些新的聚类算法进行了梳理，根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等，分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor
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