【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,数据库应用的不断深化,数据挖掘已成为当今研究的热点。在数据挖掘的各个分支中,关联规则挖掘和分类挖掘是两个高度活跃的领域,其应用范围也非常广泛
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随着信息技术的飞速发展,数据库应用的不断深化,数据挖掘已成为当今研究的热点。在数据挖掘的各个分支中,关联规则挖掘和分类挖掘是两个高度活跃的领域,其应用范围也非常广泛。关联规则和分类规则之间具有相似性。关联规则具有因果特性,关联规则的前件可以表示条件,关联规则的后件可以表示某种结果,当这种结果是类别时,关联规则就具有分类规则的特性,因此关联规则挖掘可与分类挖掘技术相结合。基于关联规则的分类方法就是这种结合的新产物。但传统的关联分类方法都是基于一般频繁项的,这类方法往往产生大量的类关联规则,且存在大量冗余的规则,不利于分类器建立和使用。对此,本文提出了一种新的关联分类法ACCF—基于频繁闭项集的关联分类算法。本文首先阐述了关联规则和分类挖掘的相关理论和算法;其次介绍了传统的关联分类算法CBA和CMAR;接着介绍了频繁闭项集的概念,及高效挖掘频繁闭项集的CHARM算法;最后详细论述了本文提出的新算法ACCF。ACCF算法基于频繁闭项集,这是因为频繁闭项集的数量远小于频繁项集,而且通过频繁闭项集能得到所有的频繁项集,通过频繁闭项集产生的关联规则能得到所有的规则。ACCF算法也对以往的规则修剪和匹配方法进行了改进。在对UCI数据库中的18组数据的试验表明,ACCF能挖掘出高质量且不丢失信息的规则,能减少类关联规则数量,在精确度上也高于具有代表性的传统关联分类算法—CBA算法。
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