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基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法
被引量：
2
1
作者
朱玉全
宋余庆
+1 位作者
杨鹤标
陈健美
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006年第3期262-265,共4页
构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应...
构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应的解决方案.试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果.
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关键词
数据挖掘
关联分类规则
频繁模式树
分类系统
频繁项目集
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职称材料
基于JEP平均长度的分类方法
2
作者
于大东
刘东波
+1 位作者
罗睿
王建新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第3期165-167,185,共4页
本文研究了JEP——一种在不同数据集之间支持度从零到非零跳跃性变化的项集在数据分类中存在的问题,提出了项集独立支持度的概念。相对于传统的项集支持度来说,独立支持度能够更加全面地描述数据的分布特征,为更加准确的分类提供依据。...
本文研究了JEP——一种在不同数据集之间支持度从零到非零跳跃性变化的项集在数据分类中存在的问题,提出了项集独立支持度的概念。相对于传统的项集支持度来说,独立支持度能够更加全面地描述数据的分布特征,为更加准确的分类提供依据。进而,在独立支持度的基础上提出了JEP平均长度的概念,并提出了一种以测试样本所覆盖JEP的平均长度作为分类特征的分类方法,该方法可以更加有效地区分类边界上的数据,能够为数据提供更为准确的分类。
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关键词
项集
关联规则
跳跃式显露模式
分类
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职称材料
题名
基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法
被引量：
2
1
作者
朱玉全
宋余庆
杨鹤标
陈健美
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006年第3期262-265,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572112)
江苏大学高级技术人才科研基金资助项目(04KJD001)
文摘
构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应的解决方案.试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果.
关键词
数据挖掘
关联分类规则
频繁模式树
分类系统
频繁项目集
Keywords
data mining
association
classification
rules
frequent pattern tree
classification
system
frequent
itemset
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于JEP平均长度的分类方法
2
作者
于大东
刘东波
罗睿
王建新
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
华中科技大学计算机科学与技术学院
中国电子设备工程公司
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第3期165-167,185,共4页
文摘
本文研究了JEP——一种在不同数据集之间支持度从零到非零跳跃性变化的项集在数据分类中存在的问题,提出了项集独立支持度的概念。相对于传统的项集支持度来说,独立支持度能够更加全面地描述数据的分布特征,为更加准确的分类提供依据。进而,在独立支持度的基础上提出了JEP平均长度的概念,并提出了一种以测试样本所覆盖JEP的平均长度作为分类特征的分类方法,该方法可以更加有效地区分类边界上的数据,能够为数据提供更为准确的分类。
关键词
项集
关联规则
跳跃式显露模式
分类
Keywords
itemset
,
association rules
,
jumping emerging patterns
,
classification
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法
朱玉全
宋余庆
杨鹤标
陈健美
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2006
2
在线阅读
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职称材料
2
基于JEP平均长度的分类方法
于大东
刘东波
罗睿
王建新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
0
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职称材料
已选择
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参考文献
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