基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法

摘要：

构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应的解决方案.试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果.

关键词：数据挖掘、关联分类规则、频繁模式树、分类系统、频繁项目集

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60572112;江苏大学校科研和教改项目04KJD001

在线出版日期：2006-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：262-265