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为得到更高的分类精度和效率,提出了基于一个新的类的关联分类算法CACA（a new class based associative classifica-tion approach）。该方法使用基于策略的类来削减频繁模式的搜索空间;设计一个OR-Tree（ordered rule-tree）的有序规则树来存储规则和他们的信息并且重新定义一个紧凑集,以便构造的分类器也是紧凑唯一的;同步规则的生成和分类器的构造以缩小规则的挖掘空间以便加快规则的生成。实验结果表明,CACA算法在关联分类方法中具有更高的准确度和