【摘 要】
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该硕士论文大体可分为两部分的内容.第一部分主要详细论述了与知识发现（Knowledge Dsicovery）有关的一些内容,介绍其起源、发展等.同时对KDD所需作的工作及所需工具做了一个简
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该硕士论文大体可分为两部分的内容.第一部分主要详细论述了与知识发现（Knowledge Dsicovery）有关的一些内容,介绍其起源、发展等.同时对KDD所需作的工作及所需工具做了一个简单介绍.第二部分则是论文的核心部分,主要论述聚类分析和关联规则分析的一些理论、方法及对以往算法的分析、评估,同时给出作者自己的算法及实例.首先,详细论述了常用的聚类方法：C-means算法以及算法的误差分析.在算法后面给出一种能够预处理数据库中的符号属性的方法.其次,给出了一种新的定义概念距离的方法,并详细给出其算法过程.论文后面是关联规则分析,它主要介绍了以往的Aprioi算法及其优缺点,结合Aprioi算法,给出一种DIC算法,以改进其效率.
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