沈阳工业大学学报990619
沈阳工业大学学报
JOURNAL OF SHENYANG POLYTECHNIC
UNIVERSITY
1999年 第21卷 第6期 Vol.21 No.6 1999
分类特征规则的数据挖掘技术
朱天翔，李力，许占文
摘要：在浩翰的数据资源中发现并提取有价的知识，是目前数据库研究的热点问题，为此，运用集合理论对关系数据库进行数据分类，抽取它们的共同特征，讨论了分类特征规则的基本模型，给出了发现算法；通过实例分析表明：该算法能够快速发现分类特征规则，具有现实意义。
关键词：数据挖掘；特征规则；关系数据库
中图分类号：TP391 文献标识码：A
Technology for mining classification-characteristic rules
ZHU Tian-xiang,LI Li,XU Zhan-wen
（College of Information Science and Engineering,Shenyang Polytechnic University,Shenyang
110023,China）
Abstract:It is an important problem in database reasearch field to find and extractive the valuable knowledge in the vast date resoures. This paper classifieds the data in relation data base using set theory, extractives their common characteristic, proposes the basic model of classification-characteristic rules, and then gives its algorithm. The experiments show that the algorithm can discover the classification-characteristic rules fast, and is more efficient and practical.
Key words: data mining；characteristic rules；relation database
随着数据库技术的广泛应用，各行各业都积累了大量的数据，这些数据的内在联系可能就是有价值的知识，运用数据挖掘技术，发现并提取这些知识，有十分重要的现实意义。
数据挖掘（DataMining）就是从大量的数据中提取隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。
数据挖掘的主要技术包括：聚类、粗糙集、关联规则、统计分析、神经网络、模糊数学等。数据挖掘的对象是有一定规模的数据库，不同领域的数据库有着各自的特点。本文主要讨论针对以字符信息为主的关系数据库，采用聚类的方法挖掘分类特征规则的过程。
1 分类特征规则基础
聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。聚类的过程就是对file:///E|/qk/sygydxxb/sygy99/sygy9906/990619.htm（第 1／5 页）2010-3-23 8:15:49