基于关联规则的特征选择算法

关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支持度和置信度对算法效果的影响进行探索,结果表明高的支持度和置信度并不导致高的分类精度和小的特征子集,而充足的规则数是基于关联规则特征选择算法高效的必要条件.     

使用多支持度的关联规则分类算法

传统关联分类算法使用单一最小项目支持度挖掘关联规则,导致稀有项关联规则无法被发现,从而影响分类的准确性和实用性。提出一种多支持度关联规则分类算法MS-CBAR(Multiple Supports-Classification Based on Association Rules),将多最小项目支持度模型应用于关联分类,以有效挖掘稀有项。该算法为数据库中的规则项提供了用户可定义的最小项目支持度。MS-CBAR算法使用项的最小项支持度阈值、类的最小类支持度值和规则项的最小支持度值决定分类规则是否频繁。生成分类规则集后,使用最高优先度规则覆盖法基于规则集建立分类器。实验表明,所提算法在包含稀有项目及稀有类的数据集中准确率高于传统关联分类算法及其相关算法,表现更稳定。     

基于支持度和增比率的改进关联分类算法

关联分类是一项重要的分类技术,目前普遍采用基于支持度和置信度的关联分类模式。但是,用支持度度量项集的分类能力过于简单,且置信度不能度量项集与类的相关性,所以利用支持度和置信度容易产生质量不好的规则。提出改进的关联分类算法—ACSER。ACSER不仅考虑项集到本类的支持度,也考虑项集到补类的支持度。首先,提取频繁增比模式作为分类候选规则集;其次,利用置信度和增比率度量规则的强度,按照其强度进行排序和剪枝;最后,选择k条最优的规则进行预测。在16个UCI数据集上的实验结果表明,改进的分类算法ACSER与传统的分类算法相比有更高的分类准确率。     

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。     

数据库中动态关联规则的挖掘

关联规则能挖掘变量间的相互依赖关系,但是不能反映规则本身的变化规律．为此本文提出了动态关联规则．首先将整个待挖掘数据集按时间划分成若干子集,每个子集挖掘得到的每条规则分别生成一个支持度和一个置信度,这样每条规则在全集上就对应了一个支持度向量和一个置信度向量．通过分析支持度向量和置信度向量,不仅可以发现规则随时间变化的情况,也能够预测规则的发展趋势．本文还提出了两个挖掘动态关联规则的算法,且对他们做了比较．并给出了柱状图和时间序列两种方法分析这两个向量．最后给出了一个挖掘动态关联规则的应用实例。     

改进的关联分类算法在交叉营销中的应用

提出一种基于频繁闭项集和不精确推理机制的关联分类算法CHC用于分析企业交叉营销过程,指导商业决策。改进了基于H-Struct动态链接结构的频繁闭项集挖掘算法H-C,将类别属性插入H-Struct头表以减小搜索空间,设定局部相对最小支持度阈值和全局最大支持度阈值过滤无用项集,通过最大挖掘长度阈值提高规则的可用性。扩充了EMYCIN系统中的不精确推理算法,使之可以同时处理后件为负项的关联规则。算法克服了传统分类算法只能得到类别标号的不足,通过求得的类别从属可信度,方便企业对多项营销方案做综合评价。与传统关联分类算法的对比实验证明,改进之后的分类算法在运行速度和分类精度上是高效的。     

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.     

基于规则兴趣度的关联分类

关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性,然而由于分类器是由一组高置信度的规则构成,有时会存在过度拟合问题。提出了基于规则兴趣度的关联分类（ACIR）。它扩展了TD-FP-growth算法,使之有效地挖掘训练集,产生满足最小支持度和最小置信度的有趣的规则。通过剪枝选择一个小规则集构造分类器。在规则剪枝过程中,采用规则兴趣度来评价规则的质量,综合考虑规则的预测精度和规则中项的兴趣度。实验结果表明该方法在分类精度上优于See5、CBA和CMAR,并且具有较好的可理解性和扩展性。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上．介绍了该算法的c＃实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上,介绍了该算法的C#实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

一种基于关联分类的增量更新算法

针对现有关联分类技术的不足,提出了一种适用于关联分类的增量更新算法IUAC。该算法是基于频繁模式树挖掘和更新关联规则的,并使用一种树形结构来存储最终用于分类的关联规则。同时,增加了对分类规则的约束条件,进一步控制了用于分类的关联规则的数量。最后,对算法整体进行了分析和讨论。     

基于ICA与聚类分析的支持向量机分类研究

在ICA与聚类分析的基础上提出了一种改进的支持向量机分类模型——ICSVM模型。ICSVM模型中利用一种指标筛选算法与独立成分分析的方法将各数据指标转化为互相独立成分的数据指标。接着运用K-means方法对独立成分样本数据集进行聚类分析,再由获得的各子类中心数据构造初始的超平面,筛选出靠近初始超平面的支持类与亚支持类,并展开支持类与亚支持类中的样本数据点重新构造超平面,以便对数据进行分类。实验表明,对于样本比较多的数据集,与标准的SVM算法相比,ICSVM算法能够节约训练时间,同时能够提高分类的正确率。     

基于信息增益的中文文本关联分类

关联分类是一种通过挖掘训练集中的关联规则,并利用这些规则预测新数据类属性的分类技术。最近的研究表明,关联分类取得了比传统的分类方法如C4.5更高的准确率。现有的基于支持度-置信度架构的关联分类方法仅仅是选择频繁文字构建分类规则,忽略了文字的分类有效性。本文提出一种新的ACIG算法,结合信息增益与FoilGain在中文文本中选择规则的文字,以提高文字的分类有效性。实验结果表明,ACIG算法比其他关联分类算法(CPAR)有更高的准确率。     

一种改进的关联分类算法

关联分类算法是数据挖掘技术中一种主要分类方法,但传统关联分类算法仅根据置信度构造分类器,影响分类精度。提出一种改进算法,在选择高置信度构造分类器的基础上,优先考虑短规则分类。实验结果表明,该改进算法在分类精度和分类器大小上均优于传统分类算法。     

A new fast associative classification algorithm for detecting phishing websites

Associative classification (AC) is a new, effective supervised learning approach that aims to predict unseen instances. AC effectively integrates association rule mining and classification, and produces more accurate results than other traditional data mining classification algorithms. In this paper, we propose a new AC algorithm called the Fast Associative Classification Algorithm (FACA). We investigate our proposed algorithm against four well-known AC algorithms (CBA, CMAR, MCAR, and ECAR) on real-world phishing datasets. The bases of the investigation in our experiments are classification accuracy and the F1 evaluation measures. The results indicate that FACA is very successful with regard to the F1 evaluation measure compared with the other four well-known algorithms (CBA, CMAR, MCAR, and ECAR). The FACA also outperformed the other four AC algorithms with regard to the accuracy evaluation measure.     

基于掩码分段匹配的否定选择数据分类

根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,用于实现规则匹配分类。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准,通过免疫进化对其进行群体优化以生成更为简洁、便于理解的数据规则集。该方法使得免疫优化的各种优良特性在数据分类中得到充分的运用,避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力。实验结果表明,这种免疫分类器及优化方法是一种有效、可行的分类器设计方案,提高了数据分类的准确性。     

一种基于模糊关联分类的遥感图像分类方法

遥感图像分类是遥感领域的研究热点之一.提出了一种基于自适应区间划分的模糊关联遥感图像分类方法(fuzzy associative remote sensing classification,FARSC).算法根据遥感图像分类的特点,利用模糊C均值聚类算法自适应地建立连续型属性模糊区间,使用新的剪枝策略对项集进行筛选从而避免生成无用规则,采用一种新的规则重要性度量方法对多模糊分类规则进行融合,从而有效地提高分类效率和精确度.在UCI数据和遥感图像上所作实验结果表明,算法具有较高的分类精度以及对样本数量变化的不敏感性,对于解决遥感图像分类问题,FARSC算法具有较高的实用性,是一种有效的遥感图像分类方法.     

基于规则与统计的Web突发事件新闻多层次分类

为了适应Web新闻以指数趋势增长,传播迅速,且Web突发事件新闻在互联网上散布等特点,同时针对传统文本分类方法准确率和效率低,寻找特定主题的突发事件新闻信息难等问题,提出一种基于规则与统计相结合的Web突发事件新闻多层次自动分类方法。首先提取类别关键词形成规则库,然后利用分类规则将突发事件分成四大类,再用朴素贝叶斯分类方法将各大类突发事件新闻进行细分,从而形成了基于规则与统计的两层分类模型。实验结果表明,该分类方法的准确率和召回率都达到90%以上,分类效率也普遍高于传统的分类方法。     

基于模糊软集合理论的文本分类方法

为提高文本分类精度,提出一种基于模糊软集合理论的文本分类方法。该方法把文本训练集表示成模糊软集合表格形式,通过约简、构造软集合对照表方法找出待分类文本所属类别,并针对文本特征提取过程中由于相近特征而导致分类精度下降问题给出一种基于正则化互信息特征选择算法,有效地解决了上述问题。与传统的KNN和SVM分类算法相比,模糊软集合方法在文本分类的精度和准度上都有所提高。     

基于词项关联的短文本分类研究

以短文本为主体的微博等社交媒体,因具备文本短、特征稀疏等特性,使得传统文本分类方法不能够高精度地对短文本进行分类。针对这一问题,文章提出了基于词项关联的短文本分类方法。首先对训练集进行强关联规则挖掘,将强关联规则加入到短文本的特征中,提高短文本特征密度,进而提高短文本分类精度。对比实验表明,该方法一定程度上减缓了短文本特征稀疏特点对分类结果的影响,提高了分类准确率、召回率和F1值。