计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
9期
38-40
,共3页
赵传申%何顺刚%杨吉宏%陈丽霞
趙傳申%何順剛%楊吉宏%陳麗霞
조전신%하순강%양길굉%진려하
数据流%关联分类%频繁模式树%Hoeffding边界
數據流%關聯分類%頻繁模式樹%Hoeffding邊界
수거류%관련분류%빈번모식수%Hoeffding변계
提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法--SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提高.利用Hoeffding 边界使算法能挖掘并维护数据流中所有的频繁规则,用CR-tree存放挖掘出的规则,为每条规则存放统计信息,使分类时能够对各个规则进行评价,选择适当的规则进行分类.理论分析和实验表明,该算法是有效可行的.
提齣一種基于多分類-關聯規則的數據流分類算法--SCMAR,通過改進CMAR算法中FP-tree的建立過程,使FP-tree的時間和空間效率得到提高.利用Hoeffding 邊界使算法能挖掘併維護數據流中所有的頻繁規則,用CR-tree存放挖掘齣的規則,為每條規則存放統計信息,使分類時能夠對各箇規則進行評價,選擇適噹的規則進行分類.理論分析和實驗錶明,該算法是有效可行的.
제출일충기우다분류-관련규칙적수거류분류산법--SCMAR,통과개진CMAR산법중FP-tree적건립과정,사FP-tree적시간화공간효솔득도제고.이용Hoeffding 변계사산법능알굴병유호수거류중소유적빈번규칙,용CR-tree존방알굴출적규칙,위매조규칙존방통계신식,사분류시능구대각개규칙진행평개,선택괄당적규칙진행분류.이론분석화실험표명,해산법시유효가행적.
