一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念 上发现强关联规则中的不足,提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大 似然分类自组织特征网络(MAXNET)聚类过程,利用自下而上聚合层次聚类方法,对有畸变的二值 化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中,与任务相关的交易数据集进行了分析, 描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比 较,表明了该方法的有效性．