關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法的研究-免費(fèi)閱讀
【正文】 ve Bayes Classifiers Using Long Itemsets. In Proc. 1999 Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD39。05), , 2020. [10]Adriano Veloso, Wagner Meira Jr.: Rule Generation and Rule Selection Techniques for CostSensitive Associative Classification. In SBBD 2020. , 2020. [11]J. Wang and G. Karypis. HARMONY: Efficiently Mining the Best Rules for Classification. In Proc. of 2020 SIAM Int. Conf. on Data Mining (SDM39。 Hebei University 15個(gè) UCI數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試結(jié)果 Hebei University 醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試結(jié)果 Hebei University 以后要完成的工作 ? 完善規(guī)則評(píng)價(jià)函數(shù) ? 引入規(guī)則的項(xiàng)數(shù) ? 考慮類(lèi)別不平衡情況 ? 分類(lèi)器中規(guī)則交疊對(duì)分類(lèi)精度的影響 Hebei University 分類(lèi)器的可理解性 ? 關(guān)聯(lián)分類(lèi)構(gòu)造分類(lèi)器的方法 ? 挖掘滿(mǎn)足置信度和支持度閾值要求的類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 將規(guī)則按定義的序關(guān)系排序，基于數(shù)據(jù)覆蓋來(lái)選擇規(guī)則 ? 分類(lèi)器的特點(diǎn) ? 數(shù)據(jù)集中每條記錄都被一條評(píng)價(jià)值最高的規(guī)則覆蓋 ? 分類(lèi)器中的規(guī)則在訓(xùn)練集中存在相互交疊的現(xiàn)象 ? 規(guī)則的數(shù)目較多 Hebei University 交疊現(xiàn)象怎樣產(chǎn)生的 1 .. 10 .. 20 .. 30 .. 40 R1:20, 100% R4:20, 85% R2:20, 95% R3:20, 90% Hebei University 交疊問(wèn)題解決方法 ? 每選擇一條規(guī)則后，更新剩余規(guī)則的置信度，支持度。 ? 優(yōu)點(diǎn)：兩次掃描數(shù)據(jù)庫(kù) ， 不用重復(fù)建立條件 FPtree。 CPAR采用貪婪方法從數(shù)據(jù)集中挖掘出較小規(guī)則集。 ? 2020年 Wang等結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)和決策樹(shù)分類(lèi)提出關(guān)聯(lián)決策樹(shù)。 Hebei University 基本概念 ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則： A=B ? If A then C ? 定義 1 規(guī)則的支持度 ? 數(shù)據(jù)集中匹配規(guī)則前件 A, 并且滿(mǎn)足類(lèi)別屬性取值為C的樣例的個(gè)數(shù) . ? 定義 2 規(guī)則的置信度 ? 規(guī)則的支持度與數(shù)據(jù)集中匹配規(guī)則前件 A的樣例的個(gè)數(shù)的比值 . amp。 ? 綜合考慮置信度和支持度。06), , Hong Kong, Oct 2020. [7] Abdelaziz Berrado, Gee C. Runger. Using Metarules to Organize and Group Discovered Association Rules. Data Mining and Knowledge Discover. 14: 409431, 2020. [8] F. Thabtah, P. Cowling, and Y. Peng.
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