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摘要:
数据挖掘中划分训练集和测试集数据是数据预处理阶段的一个基础。实际上,训练集的选择在推导良好的分类规则方面是一个重要因素。传统的关联规则挖掘的方法是基于统计算法将数据集分成训练集和测试集。本文提出了采用遗传算法,将原始数据集分为采样集和验证集。然后采用遗传算法找到一个合适的分割将样本集分成训练集和测试集。通过实验,使用该算法得到的训练集作为关联规则挖掘算法的输入,可以产生高准确率的分类规则。
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文献信息
篇名 数据挖掘中数据预处理关键技术研究
来源期刊 科技通报 学科 工学
关键词 预处理 数据挖掘 遗传算法
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 窑工业技术窑
研究方向 页码范围 211-213
页数 3页 分类号 TP133
字数 2503字 语种 中文
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1985
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