文件名称：基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法 (2006年)
文件大小：294KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-07 15:01:00
自然科学 论文
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.