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多步原子规则的大规模关联分类
引用本文:许孝元,韩国强,闵华清.多步原子规则的大规模关联分类[J].控制理论与应用,2007,24(3):471-474.
作者姓名:许孝元  韩国强  闵华清
作者单位:1. 华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510640;广东工业大学,计算机学院,广东,广州,510090
2. 华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510640
基金项目:广东省科技攻关资助项目(2003C101007); 广州市科技计划基金资助项目(2004Z3-E0091)
摘    要:关联分类已成为数据挖掘研究的热点问题之一.为解决大规则关联分类问题,本文提出了基于原子规则的多步分类方案,并对作者提出的多步原子关联规则分类新技术进行了深入的理论研究.与同类关联分类方法(如CBA)比较,本文提出的方法具有学习速度快、分类准确度高的优点.

关 键 词:数据挖掘  机器学习  关联规则  分类
文章编号:1000-8152(2007)03-0471-04
收稿时间:2004/10/25 0:00:00
修稿时间:2004-10-252007-01-15

Multistep classification based on atomic and associative rules in the large-scale datasets
XU Xiao-yuan,HAN Guo-qiang,MIN Hua-qing.Multistep classification based on atomic and associative rules in the large-scale datasets[J].Control Theory & Applications,2007,24(3):471-474.
Authors:XU Xiao-yuan  HAN Guo-qiang  MIN Hua-qing
Affiliation:School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China; Faculty of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou Guangdong 510090, China
Abstract:The principles of multi-step classification based on atomic rules are described in this paper.A related scheme based on atomic rules is proposed to tackle the problem of associative classification in the context of large-scale datasets.Compared to the well-known associative classification algorithm of CBA,the proposed approach has the advantage of fast speed and high accuracy.
Keywords:data mining  machine learning  association rules  classification
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