《表1 关联规则挖掘属性概化》
由于关联规则不能区别连续性数值数据[11],需先采用模糊C-均值(FCM)算法将待挖掘的属性变量值概化为高、中、低3类,形成概念层,便于关联规则的提取,概化区间如表1所示;然后对试点地区统计年鉴中各乡镇有关耕地与粮食的属性进行Apriori关联规则挖掘,设置阈值最小支持度为15%,最小置信度为80%,从得到的规则中筛选出规则后件与粮食产量相关的规则知识,并按照支持度从大到小的顺序排列,结果如表2所示。
图表编号 | XD00150716000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.28 |
作者 | 李强、余晓敏、张娜 |
绘制单位 | 湖北省基础地理信息中心、湖北省基础地理信息中心、湖北省基础地理信息中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |