基于连续属性分类规则挖掘的新算法研究

• 作者: 厍向阳 薛惠锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 连续属性 数据挖掘 分类规则 新算法
• 年，卷（期）: 2005,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.18.010

摘要

分析了针对连续属性样本进行数据挖掘的缺陷,提出一种直接对连续属性样本进行分类规则挖掘的算法.它基于样本属性值分割点对实例样本进行分类,把分割点对实例样本的分类能力作为分割点选择的依据,将所有相容样本划分为分类属性值相同的子集作为停机条件,实现连续属性样本分类规则挖掘的完全自动化.它考虑到数据挖掘的目标和要求,充分利用属性与类间的依赖性、属性间的互补性,达到样本分割点数少、分类规则简单和属性约减的目的.最后通过实例进行了验证,并与C4.5算法进行了比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛惠锋	西北工业大学自动化学院	309	3851	31.0	46.0
2	厍向阳	西北工业大学自动化学院	10	274	5.0	10.0