CBA分类算法的一种改进

• 作者: 禹蒲阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 CBA分类 粗糙集 属性约简 PEP
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 241-243,254
• 分类号: TP3
• 字数: 3571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.08.074

摘要

CBA算法是将关联规则挖掘与分类技术相结合的一种分类算法,在许多领域中得到了广泛应用.针对CBA处理海量数据效率低的缺点,提出了一个改进的CBA算法.该算法将粗糙集理论应用到CBA算法中,对决策表进行属性约简,提高了分类关联规则的生成效率;并应用PEP(pessimistic error pruning)方法对候选规则进行剪裁.实验结果表明,该算法比CBA具有更高的分类效率和准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	禹蒲阳	湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高等学校重点实验室	12	46	4.0	6.0