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一种改进的基于规则实例多覆盖分类算法
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
作者姓名:周忠眉李莎莎
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
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。

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
Zhou Zhongmei,Li Shasha. Improved Rule Based Classification Algorithm with Multiple Covering Instances[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2017, 32(6): 1232-1238
Authors:Zhou Zhongmei  Li Shasha
Affiliation:1.College of Computer, Minnan Normal University, Zhangzhou, 363000, China; 2.Auhui Open University, Hefei, 230000, China
Abstract:
Keywords:data mining   classification   classification rule   rule covering
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