摘要：在大型数据集进行数据挖掘时，现有算法仍需要和外存多次交换数据才能完成挖掘任务。针对此问题提出了一种新的自适应的混合压缩算法：AHC—DM算法。该算法主要通过在垂直事务标识向量的基础上进行比特位压缩来节省内存空间。其结果是当数据集事务差成脉冲型出现时，对数据集有较好的压缩比率；也同时能自动适应数据的稠密和稀疏。

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