基于类FP-tree的多层关联分类器

针对传统多层关联分类挖掘产生大量冗余规则而影响分类效率的问题,提出了一种基于类FP-tree的多层关联分类器MACCF(Multi-level Associative Classifier based on Class FP-tree)。该分类器依据事务的类标号划分训练集,采用闭频繁模式(CLOSET+)产生完全候选项目集,通过设计适当的类内规则剪枝策略和类间规则剪枝策略,减少了大量冗余的分类规则,提高了分类的准确率;采用交又关联规则方法,解决了交叉层数据的分类问题,实验结果 表明了算法的高效性。     

一种挖掘频繁闭项集的改进算法

频繁闭项集的挖掘是近年来频繁项集挖掘研究的热点。本文引入了共生项集的概念,从一个新的角度看待频繁闭项集的挖掘问题。利用共生项集的性质,本文提出了一种新的无需遍历结果集的闭合性检查方法,并在此基础上对CLOSET算法进行改进,实验证明,取得了良好的效果。