漳州师范学院学报（自然科学版）
漳州師範學院學報（自然科學版）
장주사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ZHANGZHOU TEACHERS COLLEGE(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
3期
32-37
,共6页
数据挖掘%关联分类%负关联模式%全置信度%信息熵
數據挖掘%關聯分類%負關聯模式%全置信度%信息熵
수거알굴%관련분류%부관련모식%전치신도%신식적
针对分类中如何有效利用负关联模式提高分类准确率,提出了一种基于正负关联模式的分类算法.利用类Apriori算法挖掘包含正项或/和负项且项与项之间互相关联的正负关联模式来产生分类规则.为提高挖掘效率,先找出能覆盖训练集的信息熵最小k个正/负项.然后,把这k个正/负项分别与其他项进行连接得到相应的正负关联模式.实验表明,该算法有效减少了挖掘的规则数,极大减少了挖掘时间,并提高了分类准确率.
針對分類中如何有效利用負關聯模式提高分類準確率,提齣瞭一種基于正負關聯模式的分類算法.利用類Apriori算法挖掘包含正項或/和負項且項與項之間互相關聯的正負關聯模式來產生分類規則.為提高挖掘效率,先找齣能覆蓋訓練集的信息熵最小k箇正/負項.然後,把這k箇正/負項分彆與其他項進行連接得到相應的正負關聯模式.實驗錶明,該算法有效減少瞭挖掘的規則數,極大減少瞭挖掘時間,併提高瞭分類準確率.
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