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關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究?jī)?nèi)容，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則提取中的Apriori算法進(jìn)
行了分析與研究，針對(duì)該算法的運(yùn)算效率不高，對(duì)該算法進(jìn)行了優(yōu)化。Partition算法以經(jīng)
典的Apriori算法為基礎(chǔ)，通過(guò)將數(shù)據(jù)庫(kù)分成幾個(gè)互不相交的塊來(lái)實(shí)現(xiàn)算法效率的提高。同時(shí)，還介紹了一種基于A(yíng)priori-Partition算法的可視化挖掘模型，并討論了該可視化模型的實(shí)現(xiàn)方法。
行了分析與研究，針對(duì)該算法的運(yùn)算效率不高，對(duì)該算法進(jìn)行了優(yōu)化。Partition算法以經(jīng)
典的Apriori算法為基礎(chǔ)，通過(guò)將數(shù)據(jù)庫(kù)分成幾個(gè)互不相交的塊來(lái)實(shí)現(xiàn)算法效率的提高。同時(shí)，還介紹了一種基于A(yíng)priori-Partition算法的可視化挖掘模型，并討論了該可視化模型的實(shí)現(xiàn)方法。
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