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基于模糊理论的关联规则挖掘算法研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网的普及和数据技术的发展，人们可以更轻松地获取大量的数据，并从中发现有用的信息。关联规则挖掘是一种数据挖掘方法，它可以用于寻找数据中的有趣关系。基于模糊理论的关联规则挖掘算法是近年来新兴的研究领域，它可以应用于各种实际问题中。因此，本文选择了研究基于模糊理论的关联规则挖掘算法。
二、研究目的
本研究的主要目的是探究基于模糊理论的关联规则挖掘算法，以解决数据挖掘应用中的相关问题。具体的研究目标如下：
1.设计算法：设计一种适用于模糊数据的关联规则挖掘算法，以提高挖掘效率和准确率。
2.实现算法：基于所设计的算法，使用编程语言实现关联规则挖掘工具。
3.验证算法：使用模拟数据集和真实数据集对所设计的算法进行测试和验证。
三、研究内容
本研究的主要内容包含以下三个部分：
1.基于模糊理论的关联规则挖掘算法设计
本部分将采用模糊数学的知识，提出一种新的关联规则挖掘算法，计算出数据集中的频繁项集和强关联规则。
2.基于编程语言的实现
本部分将使用编程语言实现所设计的算法，并编写一个关联规则挖掘工具，以便于使用者对数据集进行挖掘。
3.测试和验证算法
本部分将使用模拟数据和真实数据测试和验证所设计的算法，以评估算法的效率和准确性。
四、研究意义
基于模糊理论的关联规则挖掘算法具有很强的实用性和推广价值。通过本研究的探索和实践，可以将该算法应用于各种实际问题中，提高数据挖掘的效率和准确率，为决策提供更多有用信息。同时，本研究还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。