摘要： 模糊关联规则挖掘 关联规则挖掘是数据挖掘最基本和最常用的算法之一，Apriori算法基本上是每个学习数据挖掘的同学掌握的第一个算法。但是，一般的关联规则挖掘算法无法处理涉及连续值的记录。 虽然某些算法把连续值通过划分区间的方法离散化，但是这种硬边界划分的方法效果并不是很好，一些在边缘附近的数据只能属于一个划分，而这与事实不符。比如，年龄的一个划分可以是青年，但如果我们把青年的区间定义为[20，30]，则19岁的人就被排除在青年的范围之外了，显然这不是很合适。针对这种问题，我们可以基于模糊集把区间划分成多个模糊集，然后求得某个元素属于某个模糊集的概率（根据模糊隶属函数），这样的话每个元素都可以. 阅读全文