基于频繁模式表的关联分类器构建算法研究

关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性。基于闭频繁项集有效压缩事务及FPL(Frequent Pattern List)简单数据结构等方面的优点,提出了一种关联分类器方法。设计了便于分类的FPL变形模式,引入了有效发现闭频繁项集的签名向量合取操作。将闭频繁项集挖掘方法应用于关联分类,提高了关联分类算法的分类效率及准确率。