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)
2013年
1期
29-32
,共4页
数据挖掘%关联分类%FOIL算法
數據挖掘%關聯分類%FOIL算法
수거알굴%관련분류%FOIL산법
针对如何减少关联分类方法中冗余规则,增加FOIL算法的规则数,以提高分类准确率,提出了一种结合关联与FOIL算法的分类方法,并称之为ACFA.首先,以类支持度和自信度为度量提取长度为1和2的规则,其次,利用Apriori算法挖掘出频繁2-项集F2,然后在频繁2-项集F2中挑选满足条件的频繁项建立候选集,最后在候选集上运用FOIL算法来产生分类规则.实验表明算法ACFA不但有效减少了关联分类方法中冗余的规则,并大大增加了FOIL算法的规则数,提高了分类的准确率.
針對如何減少關聯分類方法中冗餘規則,增加FOIL算法的規則數,以提高分類準確率,提齣瞭一種結閤關聯與FOIL算法的分類方法,併稱之為ACFA.首先,以類支持度和自信度為度量提取長度為1和2的規則,其次,利用Apriori算法挖掘齣頻繁2-項集F2,然後在頻繁2-項集F2中挑選滿足條件的頻繁項建立候選集,最後在候選集上運用FOIL算法來產生分類規則.實驗錶明算法ACFA不但有效減少瞭關聯分類方法中冗餘的規則,併大大增加瞭FOIL算法的規則數,提高瞭分類的準確率.
침대여하감소관련분류방법중용여규칙,증가FOIL산법적규칙수,이제고분류준학솔,제출료일충결합관련여FOIL산법적분류방법,병칭지위ACFA.수선,이류지지도화자신도위도량제취장도위1화2적규칙,기차,이용Apriori산법알굴출빈번2-항집F2,연후재빈번2-항집F2중도선만족조건적빈번항건립후선집,최후재후선집상운용FOIL산법래산생분류규칙.실험표명산법ACFA불단유효감소료관련분류방법중용여적규칙,병대대증가료FOIL산법적규칙수,제고료분류적준학솔.
