聚类算法在关联规则挖掘中的应用研究综述

"关联规则挖掘中的聚类算法综述" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，它用于发现大量数据集中的隐藏模式，这些模式显示了不同项之间的有趣关系。而聚类算法则是在关联规则挖掘中常用的一种工具，其目的是通过分析数据的相似性来组织数据，形成具有相似属性的类别或簇。这篇研究论文主要探讨了聚类算法在关联规则挖掘中的应用及其优缺点。 聚类分析是一种无监督学习方法，它不依赖于预先设定的类别或标签，而是依据数据自身的特性来划分数据。聚类在多种领域有广泛的应用，包括天文学中的星系分类，生物信息学中的基因表达数据分析，参考书目管理中的文献分类，以及模式识别中的图像分类等。通过聚类，可以将复杂的数据简化为易于理解和解释的结构。 论文中提到了多种聚类算法，如基于中心的算法（如K-means）、基于密度的算法（如DBSCAN）、层次聚类（如凝聚型和分裂型）以及模型基础的聚类（如混合高斯模型）。每种算法都有其独特的工作原理和适用场景。例如，K-means算法通过迭代寻找质心来优化簇，适合处理凸形且大小相近的簇；DBSCAN则能发现任意形状的簇，且不受噪声数据的影响；层次聚类则提供了簇的树状结构，可以直观地展示数据间的层次关系。 关联规则挖掘通常在聚类的基础上进行，通过寻找频繁项集并应用支持度和置信度等度量标准来提取强规则。聚类可以帮助减少计算复杂性，通过预处理数据，降低搜索空间，提高挖掘效率。论文深入讨论了各种聚类算法如何影响关联规则的质量，以及如何选择最适合的聚类方法来提取最有价值的关联规则。 此外，论文还分析了这些聚类算法的优缺点。例如，K-means算法简单且易于实现，但对初始质心的选择敏感，可能陷入局部最优；DBSCAN能处理非凸和噪声数据，但需要预先设定两个参数（ε和MinPts），参数选择不当可能导致结果不佳。因此，选择聚类算法时需要综合考虑数据的特性和挖掘任务的需求。 总结来说，这篇论文提供了一个全面的视角，系统地介绍了聚类算法在关联规则挖掘中的应用，对各类算法进行了深入剖析，并讨论了它们在实际应用中的优劣。这对于理解聚类算法在关联规则挖掘中的作用，以及如何选择合适的聚类方法以优化挖掘过程，具有很高的指导价值。