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购物篮分析是数据挖掘技术在零售业的典型应用之一，旨在从零售交易记录中分析出顾客经常同时购买的商品组合，挖掘出购物篮中有价值的信息。然而实际分析中往往得到的是数以千计的购物篮，企业很难从这数量众多的购物篮中找到真正感兴趣和有价值的，这给实际的应用造成了很大障碍。针对传统挖掘方法得到购物篮数量过多的问题，定义了一系列特征属性表示购物篮，提出了一种基于K-Means层次聚类算法根据属性值对购物篮进行压缩的方法。该方法通过对真实购物篮进行实验研究与分析。为验证提出方法的有效性和可行性，将其与传统压缩方法进行了对比