聚类数据集(Clustering instances) 与分类唯一不同是名字不同。它不是用classifyInstances(Instance)，而是用clusterInstance(Instance)。
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提出了一种基于聚类和粗糙集的数据挖掘模型。
We propose a data mining model based on clustering and rough set.
然后对数据先进行聚类，再在聚类结果中发掘频繁项目集；
The second, clustered the data, and then discovered frequent items sets in the result of clustering.
在公开数据集和人工数据集上的实验结果表明，DP算法能快速高效地找到接近于真实聚类中心的数据点作为初始聚类中心。
Experiments on both public and real datasets show that DP is helpful to find cluster centers near to real centers quickly and effectively.
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