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法學資料探勘中約束的分類是什麼？
基於約束的演算法需要約束來減少頻繁項集生成階段的搜尋空間（關聯規則建立步驟與窮舉演算法完全相同）。
約束的重要性是明確的，它們只生成對客戶有意義的關聯規則。該方法非常簡單，規則空間減少了，剩餘規則使用這些約束。
有三種類型的約束，如下所示：
例項約束 - 例項約束定義瞭如何在聚類分析中對一對或一組例項進行分組。此類別中有兩種型別的約束，例如：
必須連結約束 - 如果在兩個物件 x 和 y 上定義了必須連結約束，則在聚類分析的輸出中，x 和 y 必須分組到一個聚類中。這些必須連結約束是可傳遞的，即，必須連結(x, y) 和必須連結(y, z)，則必須連結(x, z)。
不能連結約束 - 不能連結約束與必須連結約束相反。如果在兩個物件 x 和 y 上定義了不能連結約束，則在聚類分析的輸出中，x 和 y 必須屬於不同的聚類。不能連結約束是可以推導的。如果不能連結(x, y)，必須連結(x, x')，並且必須連結(y, y')，則不能連結(x', y')。
聚類約束 - 聚類約束對聚類定義了一個要求，可能利用聚類的屬性。例如，約束可以定義聚類中的最小物件數、聚類的最大直徑或聚類的形狀（例如，凸形）。為分割槽聚類方法定義的聚類數量可以標記為聚類約束。
相似性度量約束 - 相似性度量（包括歐幾里得距離）用於計算聚類分析中物件之間的相似性。在各種應用中，存在例外情況。相似性度量約束定義了相似性計算必須遵守的要求。
例如，它可以將人群聚類為廣場中變化的物件，而歐幾里得距離可以產生兩點之間的步行距離，相似性度量約束是執行最短距離的軌跡不能穿過牆壁。
另一種對聚類約束進行分類的方法考慮了約束必須遵守的嚴格程度。如果破壞約束的聚類是不可接受的，則約束是硬約束。如果破壞約束的聚類不是理想的，但在找不到更好的解決方案時是可以接受的，則約束是軟約束。軟約束也稱為偏好。
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