基于模糊集理论和信息增益分析技术的分类算法

• 作者: 刘惠 邱天爽
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 模糊集理论 信息增益
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与统计学习
• 页码范围: 236-239
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3207字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2003.z1.059

摘要

分类是数据挖掘技术的一个重要课题.用于分类问题的关联规则挖掘方法要求将连续属性的数据划分到各区间,实际这种离散化方法并不符合人类知识的表达方式.基于模糊集理论的分类算法更易于人类理解.本文提出的基于模糊集理论和信息增益分析技术的数据挖掘分类算法,经试验证明比Hisao算法具有计算量小、无需事先确定分类属性个数且可得到较高分类正确率的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱天爽	大连理工大学电子与信息工程学院	302	2478	22.0	33.0
2	刘惠	大连理工大学电子与信息工程学院	20	135	5.0	11.0