基于混合策略的关联分类方法

• 作者: 付萌 李学明 李宾飞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 混合策略 关联分类方法 显式学习方法 Lazy方法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 724-727
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.020

摘要

关联分类中现有的显式学习方法无法解决 small disjunction 问题, 而Lazy方法分类效率低。针对这两类方法存在的问题, 提出了一种基于混合策略的关联分类方法。具体算法为：先判断待分类样本是否满足显式学习模式的分类器特征; 然后把满足分类器特征的待分类样本用显式模式进行分类, 把不满足分类器特征的待分类样本用 Lazy 模式来预测; 最后结合两类方法的分类结果得到最终的分类结果。实验比较了该方法与传统的关联分类方法, 结果表明, 该方法在分类准确率和执行效率方面均达到了更好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学明	重庆大学计算机学院	53	688	15.0	24.0
2	李宾飞	重庆大学计算机学院	2	13	2.0	2.0
3	付萌	重庆大学计算机学院	2	13	2.0	2.0