關(guān)聯(lián)分類算法的研究-在線瀏覽
2024-12-02 13:43本頁面
【正文】 e時(shí)，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)注冊(cè)相應(yīng)類別信息。 ? 優(yōu)點(diǎn)：兩次掃描數(shù)據(jù)庫 ， 不用重復(fù)建立條件 FPtree。 Hebei University 帶類別標(biāo)識(shí) FPtree的構(gòu)造 Hebei University ? 剪枝的質(zhì)量和效率 ? 關(guān)聯(lián)分類中最敏感的問題 ? 如何評(píng)價(jià)類關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量 ? 如何從大量的關(guān)聯(lián)規(guī)則中選擇有效的規(guī)則構(gòu)造分類器 Hebei University 如何評(píng)價(jià)類關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量 ? 經(jīng)典關(guān)聯(lián)分類規(guī)則序關(guān)系的定義 ? 給定規(guī)則 Ri， Rj。過分強(qiáng)調(diào)了置信度，這樣在最后構(gòu)造的分類器中，使得有些規(guī)則置信度很高而支持度不高，造成過度擬合。 amp。 Hebei University 15個(gè) UCI數(shù)據(jù)庫測(cè)試結(jié)果 Hebei University 醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)庫測(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) ? 考慮類別不平衡情況 ? 分類器中規(guī)則交疊對(duì)分類精度的影響 Hebei University 分類器的可理解性 ? 關(guān)聯(lián)分類構(gòu)造分類器的方法 ? 挖掘滿足置信度和支持度閾值要求的類關(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)覆蓋來選擇規(guī)則 ? 分類器的特點(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。98), , New York, Aug 1998. [2] J. Han, J. Pei and Y. Yin. Mining Frequent Patterns without Candidate Generation. In Proc. of the ACMSIGMOD 2020 Int. Conf. on Management of Data (SIGMOD’00), ?12, Dallas, May 2020. [3] W. Li, J. Han and J. Pei. CMAR: Accurate and Efficient Classification Based on Multiple ClassAssociation Rules. In Proc. of 2020 IEEE Int. Conf. on Data Mining (ICDM39。06), , Hong Kong, Oct 2020. [6] MariaLuiza Antonie, Osmar R. Zaiane, and Robert C. Holte. Learning to Use a Learned Model: A TwoStage Approach to Classification. In Proc. of 2020 IEEE Int. Conf. on Data Mining (ICDM39。l Conf. on KnowledgeBased Intelli
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