基于一个新的类的关联分类方法

• 作者: 梁小寒 陈慧萍
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 关联规则 频繁项集 数据挖掘 规则修剪
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 1319-1321,1325
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3607字
• 语种: 中文

摘要

为得到更高的分类精度和效率,提出了基于一个新的类的关联分类算法CACA(a new class based associative classification approach).该方法使用基于策略的类来削减频繁模式的搜索空间;设计一个OR-Tree(ordered rule-tree)的有序规则树来存储规则和他们的信息并且重新定义一个紧凑集,以便构造的分类器也是紧凑唯一的;同步规则的生成和分类器的构造以缩小规则的挖掘空间以便加快规则的生成.实验结果表明,CACA算法在关联分类方法中具有更高的准确度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈慧萍	河海大学计算机信息工程学院	40	475	13.0	20.0
2	梁小寒	河海大学计算机信息工程学院	1	2	1.0	1.0