王卫平
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：闽南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 关联分类改进及不平衡数据分类算法研究
- 分类是数据挖掘领域的一项重要任务，它是学习出分类器模型并预测未知实例的类标号的技术。关联分类是一种具有规则多和分类精度较高的分类算法。基于支持度和置信度是目前关联分类算法中最为经典的一种框架，然而这种关联分类无法很好度量...
- 王卫平
- 关键词：不平衡数据分类关联规则
- 文献传递
- 基于支持度和增比率的改进关联分类算法被引量：4
- 2016年
- 关联分类是一项重要的分类技术,目前普遍采用基于支持度和置信度的关联分类模式。但是,用支持度度量项集的分类能力过于简单,且置信度不能度量项集与类的相关性,所以利用支持度和置信度容易产生质量不好的规则。提出改进的关联分类算法—ACSER。ACSER不仅考虑项集到本类的支持度,也考虑项集到补类的支持度。首先,提取频繁增比模式作为分类候选规则集;其次,利用置信度和增比率度量规则的强度,按照其强度进行排序和剪枝;最后,选择k条最优的规则进行预测。在16个UCI数据集上的实验结果表明,改进的分类算法ACSER与传统的分类算法相比有更高的分类准确率。
- 王卫平周忠眉郑艺峰
- 关键词：数据挖掘频繁项集分类准确率
