【摘 要】
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该文提出了一个基于关联的自适应分类规则挖掘模型,主要研究和探讨了该模型在预处理、多层分类规则的挖掘、算法的可扩展性、效率和输入参数的自适应等方面的思想、技术和方
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该文提出了一个基于关联的自适应分类规则挖掘模型,主要研究和探讨了该模型在预处理、多层分类规则的挖掘、算法的可扩展性、效率和输入参数的自适应等方面的思想、技术和方法.在一般的基于关联的分类方法中,都是利用标准关联规则挖掘算法(如Apriori算法)挖掘出有关的关联规则,该文提出了利用不需要产生候选集的频繁集挖掘算法FP-Growth算法来产生频繁集,大大降低了时间和空间复杂度.同时对该算法进行了改造,使其能适应关联分类规则的挖掘,通过决策属性中属性值的最大支持度max_sup及时消除无前途的搜索路径，减少了冗余频繁集的产生，提高了挖掘的有效性.另外，使输入参数能自适应进行调整，降低了用户输入技术参数的难度，提高了整个模型对分类规则挖掘的鲁棒性、准确性、效率和可扩展性.最后对输出规则进行冗余性分析，删除冗余的输出规则，使输出规则能更加满足用户需要并更具有科学性.
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