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在信息化评估过程中,传统关联分类算法无法优先发现短规则,且分类精度对规则次序的依赖较强。为此,提出基于子集支持度和多规则分类的关联分类算法,将训练集按待分类属性归类,利用子集支持度挖掘关联规则,通过计算类平均支持度对测试集进行分类。实验结果表明,该算法发现规则的能力和分类精度均优于传统方法。
改进的关联分类算法在信息化评估中的应用
【摘 要】
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在信息化评估过程中,传统关联分类算法无法优先发现短规则,且分类精度对规则次序的依赖较强。为此,提出基于子集支持度和多规则分类的关联分类算法,将训练集按待分类属性归类
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年7期
【基金项目】
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中国-欧盟信息社会基金资助项目“新疆缩小数字鸿沟战略研究”（D/AWP2/DD-002）, 中国科学院“西部之光”基金资助项目
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