面向人口收入管理的数据挖掘研究与应用

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针对经典Apriori算法和K-Means算法分别进行了改进,提出一种优化候选集产生的MA-Apriori(matrix-Apriori)算法和一种确定初始聚类中心点选取的IM-K-Means(improve-K-Means)算法,将这两种改进算法与人口收入管理系统相结合。通过理论和性能分析及实例应用验证了改进算法的效率,搭建基于人口收入信息管理的数据挖掘系统。该系统使MA-Apriori算法和IM-K-Means算法平台化,完善了人口收入数据方面的管理,为收入分类和评价提供了科学的新方法。
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