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K-means算法是聚类算法中划分方法下的一种常用算法

算法：k-平均。
输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。
输出：k个簇，使平方误差最小。
方法：
任意选择k个对象作为初始的簇中心；
repeat
...

 (由于时间有限，只做了找到所有频繁项集的部分)

由于复制过来的代码没有缩进和部分缺失等原因,我将这两个文件传到了空间里,有兴趣可以到这里下载:

http://www.adrive.com/public/1f63e8a59e27d1f1cd95c1e3f190c88b6e18a9db5b0effd7265fcd513820843e.html

背景：Apriori是最著名的关联规则算法，广泛应用于购物篮分析等商业领域，本实现使用软微的示例数据库AdventureWorks,实现的功能与sql server2005数据挖掘教程市场篮方案一样 1. 输入：读取数据库，从数据库AdventureWorksDW中读取视图vAssocSeqLineItems中OrderNumber和Model，每一个OrderNumber和它关联的Model作为一个事务

2. 数据存储结构：所有事务（...