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1.
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法法提供了依据。此外,提出了评价分类器的5条标准,以便于研究者提出新的有效算法。
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2.
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题.为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因,提出了二种改进方法,即在衡量标准中增加影响度或相对置信度.根据它们的大小,我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法,并用Visual FoxPro进行了试验.实验表明:新方法能明显减少无效关联规则的数目.
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