基于分类修剪的关联分类算法改进

针对现有关联分类算法资源消耗大、规则剪枝难、分类模型复杂的缺陷,提出了一种基于分类修剪的关联分类算法改进方案ACCP.根据分类属性值的不同对分类规则前项进行分块挖掘,并对频繁项集挖掘过程和规则修剪进行了改进,有效提高了分类准确率和算法运行效率.实验结果表明,此算法改进方案相比传统CBA算法和C4.5决策树算法有着更高的分类准确率,取得了较好的应用效果.     

基于关联规则的贝叶斯网络分类器

关联规则分类器(CBA)利用关联规则来构造分类算法,但其没有考虑分类问题中的不确定性.提出一种基于关联规则的贝叶斯网络分类算法.该算法利用关联规则挖掘算法提取初始的候选网络边集,通过贪心算法学习网络结构,得到比经典的贝叶斯网络分类器TAN更好的拓扑结构.通过在15个UCI数据集上的实验结果表明,该算法取得了比TAN,CBA更好的分类性能.     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

一种基于正交法和扩展卡方检验的关联分类算法

针对几种典型分类算法中存在的诸如分类器性能较低和算法效率不高等问题,提出了一种基于正交法和扩展χ^2检验的分类算法ERAC。算法首先通过正交法产生所有的频繁项集和关联规则,然后采用一种扩展χ^2检验来对规则进行分级和修剪,有效减少分类器的规则数目。试验结果表明,该算法与CBA等算法相比较具有较高的分类准确率和运行效率。     

基于属性重要性的关联分类方法

提出了基于属性重要性的关联分类方法.与传统算法不同的是根据属性重要性程度生成类别关联规则;并且在构造分类器时改进了CBA算法中对于具有相同支持度、置信度规则选择时的随机性.实验结果证明,用该方法得到的分类规则与传统的关联分类算法相比,复杂度低,且有效提高了分类效果.     

基于排序的关联分类算法

提出了一种基于排序的关联分类算法.利用基于规则的分类方法中择优方法偏爱高精度规则的思想和考虑尽可能多的规则,改进了CBA(Classification Based on Associations)只根据少数几条覆盖训练集的规则构造分类器的片面性.首先采用关联规则挖掘算法产生后件为类标号的关联规则,然后根据长度、置信度、支持度和提升度等对规则进行排序,并在排序时删除对分类结果没有影响的规则.排序后的规则加上一个默认分类便构成最终的分类器.选用20个UCI公共数据集的实验结果表明,提出的算法比CBA具有更高的平均分类精度.     

基于规则重构的关联文本分类

研究了现有的关联分类算法在文本分类中的应用,发现对于有结构的文本数据,关联分类算法未考虑文本的语义信息导致分类精度不够理想,为此提出了基于规则重构的关联文本分类方法.该方法利用词共现模型,在已挖掘的分类规则基础上,将具有高共现程度的词对组合在一起进行规则重构,形成了有结构的带有文本语义信息的分类规则,再利用它们对新文本进行分类.实验结果表明,该方法在分类精度上优于其它的关联文本分类方法(ARC).     

关联规则研究及在远程教育考试系统中的应用

研究了关联规则分类算法,应用关联规则Apriori算法,对远程教育考试系统数据样本进行数据分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,可以为教学和考试环节发挥调节、控制、指导作用,为远程教育管理提供合理、科学的决策支持.以分类关联规则挖掘为主线,研究了数据挖掘流程中数据预处理技术、分类关联规则挖掘建模及实施应用等过程的实现.实验结果表明,该分类应用系统实现了对考试数据的自动分类,具有较好的分类运算速度.     

多步原子规则的大规模关联分类

关联分类已成为数据挖掘研究的热点问题之一.为解决大规则关联分类问题,本文提出了基于原子规则的多步分类方案,并对作者提出的多步原子关联规则分类新技术进行了深入的理论研究.与同类关联分类方法(如CBA)比较,本文提出的方法具有学习速度快、分类准确度高的优点.     

关联规则挖掘算法在分类中的应用研究

提出了一个基于关联规则挖掘算法的医疗数据分类方法。介绍了关联规则的理论基础、关联规则挖掘算法及其在医疗数据挖掘中的应用方法,并利用介绍的算法对乳腺癌数据进行挖掘。获得了分类的实验结果,该模型系统达到了较高的分类准确率,证明了数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。