【摘 要】
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基于关联规则的分类算法中,支持度和置信度阈值的设置会影响分类器的准确率。以往的关联分类算法都根据经验人为地设置支持度和置信度的阈值,很难保证分类器总能达到较好的分
【基金项目】
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全国教育科学“十五”规划重点课题资助项目(DCA050056);江苏省教育科学“十一五”规划2006年度课题资助项目(D/2006/01/096)
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基于关联规则的分类算法中,支持度和置信度阈值的设置会影响分类器的准确率。以往的关联分类算法都根据经验人为地设置支持度和置信度的阈值,很难保证分类器总能达到较好的分类效果。为了解决该问题,可以将优化求解策略引入到关联分类过程中。通过利用爬山法搜索技术来获得使分类准确率最高的支持度与置信度阈值,对Apriori_TFP_CMAR关联分类算法进行改进,避免了阈值设置不合理影响最终分类效果的问题,提高了关联分类算法的分类准确率。
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