| 一种改进的基于规则实例多覆盖分类算法 |
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| 引用本文： | 周忠眉李莎莎.一种改进的基于规则实例多覆盖分类算法[J].数据采集与处理,2017,32(6):1232-1238. |
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| 作者姓名： | 周忠眉李莎莎 |
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| 作者单位： | 1.闽南师范大学计算机学院,漳州，363000； 2.安徽广播电视大学，合肥，230000 |
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| 摘 要： | 基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题:首先,提取的分类规则集中短规则过少，致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少，训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则，但是训练数据中存在一些小类样本的实例不能被任何一条规则覆盖。本文提出一种改进的基于规则的实例多覆盖分类算法(Rule-based classification with instances covered by multiple rules, RCIM),其特点是:(1)为了提高规则的质量,在选择生成规则的第1项时不仅考虑属性值的好坏,而且还考虑了属性值补的好坏;(2)一次产生尽量多，高质量的规则，而且当训练数据的实例至少被两条规则覆盖后才将其删除;(3)当遇上难以判断的测试数据时，对测试数据的各个属性值进行二次学习提取规则。算法RCIM不仅可以有效地提取大量的规则,而且较大程度地提高了规则的质量。通
过在大量数据上实验结果表明,RCIM比许多其他算法取得了更高的分类准确率。
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| 关 键 词： | 数据挖掘:分类 分类规则 规则覆盖 |
Improved Rule Based Classification Algorithm with Multiple Covering Instances |
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| Zhou Zhongmei,Li Shasha.Improved Rule Based Classification Algorithm with Multiple Covering Instances[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2017,32(6):1232-1238. |
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| Authors: | Zhou Zhongmei Li Shasha |
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| Affiliation: | 1.College of Computer, Minnan Normal University, Zhangzhou, 363000, China; 2.Auhui Open University, Hefei, 230000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining classification classification rule rule covering |
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