华北水利水电学院学报
華北水利水電學院學報
화북수이수전학원학보
JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF WATER CONSERVANCY AND HYDROELECTRIC POWER
2008年
4期
65-67
,共3页
频繁项集%关联规则%分类%正相关
頻繁項集%關聯規則%分類%正相關
빈번항집%관련규칙%분류%정상관
由频繁项集产生的关联规则往往不能保证规则前、后件中的项是正相关的,因此可能产生无意义的关联规则;当这些关联规则用于分类时,会产生大量无用分类规则,增加了时间开销.因此,基于数学期望提出了正相关的频繁项集的分类算法.该算法在挖掘正相关频繁项集时,利用置信度进行规则选取,生成正相关关联规则组成的分类器对数据集进行分类.实验表明,这种分类算法可以大幅度减少所产生的频繁项集数量,分类准确率达到C4.5和CMAR的水平,且显著减少了算法的时间.
由頻繁項集產生的關聯規則往往不能保證規則前、後件中的項是正相關的,因此可能產生無意義的關聯規則;噹這些關聯規則用于分類時,會產生大量無用分類規則,增加瞭時間開銷.因此,基于數學期望提齣瞭正相關的頻繁項集的分類算法.該算法在挖掘正相關頻繁項集時,利用置信度進行規則選取,生成正相關關聯規則組成的分類器對數據集進行分類.實驗錶明,這種分類算法可以大幅度減少所產生的頻繁項集數量,分類準確率達到C4.5和CMAR的水平,且顯著減少瞭算法的時間.
유빈번항집산생적관련규칙왕왕불능보증규칙전、후건중적항시정상관적,인차가능산생무의의적관련규칙;당저사관련규칙용우분류시,회산생대량무용분류규칙,증가료시간개소.인차,기우수학기망제출료정상관적빈번항집적분류산법.해산법재알굴정상관빈번항집시,이용치신도진행규칙선취,생성정상관관련규칙조성적분류기대수거집진행분류.실험표명,저충분류산법가이대폭도감소소산생적빈번항집수량,분류준학솔체도C4.5화CMAR적수평,차현저감소료산법적시간.
