基于支持度和增比率的改進關聯(lián)分類算法
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標簽：分類算法(9912)
關聯(lián)分類是一項重要的分類技術，目前普遍采用基于支持度和置信度的關聯(lián)分類模式。但是，用支持度度量項集的分類能力過于簡單，且置信度不能度量項集與類的相關性，所以利用支持度和置信度容易產(chǎn)生質量不好的規(guī)則。提出改進的關聯(lián)分類算法 ACSER。ACSER不僅考慮項集到本類的支持度，也考慮項集到補類的支持度。首先，提取頻繁增比模式作為分類候選規(guī)則集；其次，利用置信度和增比率度量規(guī)則的強度，按照其強度進行排序和剪枝；最后，選擇足條最優(yōu)的規(guī)則進行預測。在1 6個UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，改進的分類算法ACSER與傳統(tǒng)的分類算法相比有更高的分類準確率。
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