關聯(lián)分類算法的研究-wenkub
2022-10-10 13:43:25 本頁面
【正文】 經典關聯(lián)分類規(guī)則序關系的定義 ? 給定規(guī)則 Ri， Rj。ACAHebei University 主要研究內容和創(chuàng)新點 ? 關聯(lián)分類算法的優(yōu)點 ? 分類精度高 ? 適應性強 ? 關聯(lián)分類算法存在的問題 ? 算法的執(zhí)行效率 更高效的挖掘方法 ? 剪枝的質量和效率 新的規(guī)則序關系 ? 分類器的可理解性 交疊現(xiàn)象對分類起的影響 Hebei University 已完成的工作 ? 算法的執(zhí)行效率 ? 在構造帶類別標識的 FPtree時，在每個節(jié)點注冊相應類別信息。 ? 2020年 Wang提出 HARMONY，它直接挖掘覆蓋樣例置信度最高的規(guī)則。 ? 2020年 Li等提出基于多條關聯(lián)規(guī)則的分類算法 CMAR。Hebei University 關聯(lián)分類算法的研究 趙東壘 符號學習研究組 Hebei University ? 課題研究目的 ? 國際研究現(xiàn)狀 ? 主要研究內容和創(chuàng)新點 ? 研究過程可能遇到的困難及解決方案 ? 總結 ? 參考文獻 Hebei University ? 分類問題是通過分析給定的一個帶有類別標識的訓練數(shù)據(jù)集，建立一個分類器，然后預測那些未知類別的數(shù)據(jù)對象 ? 關聯(lián)分類算法 ? 數(shù)據(jù)集中屬性的取值是符號型的 ? 課題研究目的就是改進、優(yōu)化關聯(lián)分類算法 ? 提高關聯(lián)分類算法的分類精度 ? 提高關聯(lián)分類算法的效率 ? 提高關聯(lián)分類算法的可理解性 課題研究目的 Hebei University 國際研究現(xiàn)狀 ? 1998年 Liu等提出了基于類關聯(lián)規(guī)則的分類算法 CBA。 ? 2020年 Yin等提出預測型關聯(lián)規(guī)則的分類算法 CPAR。 ? 2020年 Adriano Veloso等提出的 lazy關聯(lián)分類。 ? 擴展 TDFPGrowth算法，使它能直接挖掘滿足最小支持度和最小置信度的類關聯(lián)規(guī)則。 Ri優(yōu)于 Rj， 當且僅當滿足以下條件之一 : ? Ri具有比 Rj更高的置信度 ? Ri和 Rj具有相同的置信度， Ri具有比 Rj更高的支持度 ? Ri和 Rj具有相同的置信度和支持度， Ri具有比 Rj更少的規(guī)則項 Hebei University ? 經典關聯(lián)分類規(guī)則序關系的缺點 ? 其本質是采用置信度，支持度，規(guī)則項數(shù)目評價順序。()ACP r e d A c c RA???Hebei University ? R1: sup(R1) = 100, conf(R1) = 98% ? R2: sup(R2) = 10, conf(R2) = 100% ? 經典序關系 R1 R2 ? R1 R2 ? R1有較好的泛化能力， R2可能過度擬合數(shù)據(jù)。01), , San Jose CA, Nov 2020. [4] J. Li, G. Dong, K. Ramamohanarao and L. Wong. DeEPs: A New InstanceBased Lazy Discovery and Classification System. Machine Learning. 54, , 2020. [5] Adriano Veloso, Wagner Meira Jr, and M
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