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法学数据挖掘中约束的分类是什么？
基于约束的算法需要约束来减少频繁项集生成阶段的搜索空间（关联规则创建步骤与穷举算法完全相同）。
约束的重要性是明确的，它们只生成对客户有意义的关联规则。该方法非常简单，规则空间减少了，剩余规则使用这些约束。
有三种类型的约束，如下所示：
实例约束 - 实例约束定义了如何在聚类分析中对一对或一组实例进行分组。此类别中有两种类型的约束，例如：
必须链接约束 - 如果在两个对象 x 和 y 上定义了必须链接约束，则在聚类分析的输出中，x 和 y 必须分组到一个聚类中。这些必须链接约束是可传递的，即，必须链接(x, y) 和必须链接(y, z)，则必须链接(x, z)。
不能链接约束 - 不能链接约束与必须链接约束相反。如果在两个对象 x 和 y 上定义了不能链接约束，则在聚类分析的输出中，x 和 y 必须属于不同的聚类。不能链接约束是可以推导的。如果不能链接(x, y)，必须链接(x, x')，并且必须链接(y, y')，则不能链接(x', y')。
聚类约束 - 聚类约束对聚类定义了一个要求，可能利用聚类的属性。例如，约束可以定义聚类中的最小对象数、聚类的最大直径或聚类的形状（例如，凸形）。为分区聚类方法定义的聚类数量可以标记为聚类约束。
相似性度量约束 - 相似性度量（包括欧几里得距离）用于计算聚类分析中对象之间的相似性。在各种应用中，存在例外情况。相似性度量约束定义了相似性计算必须遵守的要求。
例如，它可以将人群聚类为广场中变化的对象，而欧几里得距离可以产生两点之间的步行距离，相似性度量约束是执行最短距离的轨迹不能穿过墙壁。
另一种对聚类约束进行分类的方法考虑了约束必须遵守的严格程度。如果破坏约束的聚类是不可接受的，则约束是硬约束。如果破坏约束的聚类不是理想的，但在找不到更好的解决方案时是可以接受的，则约束是软约束。软约束也称为偏好。
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