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1、分類技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要分析手段?;谝?guī)則的分類方法是目前重要的一種分類技術(shù),得到了廣泛的應(yīng)用。基于規(guī)則的分類方法是指通過給定閾值,提取規(guī)則用于分類。典型的基于規(guī)則的分類方法有FOIL算法和關(guān)聯(lián)分類等。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的分類方法能夠取得較好的效率,然而在一些數(shù)據(jù)集上準確率不是很高,比如FOIL算法和決策樹。主要原因可能是由于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的分類方法生成較少的規(guī)則,特別是當訓練集較小的時候,因此可能會遺漏一些重要的規(guī)則。本文主要研
2、究如何改進FOIL算法,以及如何將FOIL算法與關(guān)聯(lián)分類結(jié)合,提取更多的高質(zhì)量的規(guī)則,從而提高分類的準確率。
本文主要做了以下幾方面的研究工作:
首先,提出了多規(guī)則提取的分類算法。該算法提取一批重要的屬性值來構(gòu)造候選集和種子集,通過連接候選集和種子集來提取更多的高質(zhì)量的分類規(guī)則,而且結(jié)合了多種度量來更新種子集。
其次,提出了結(jié)合關(guān)聯(lián)與FOIL算法的分類方法。該方法以類支持度和自信度為度量提取長度為1和2的規(guī)
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