【摘 要】
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基于支持度-置信度的关联分类是一项重要的分类算法,这种关联分类算法先构建频繁项集,然后通过置信度的阈值来选取规则,容易产生质量不高的规则。针对这个问题,提出了一种改
【基金项目】
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福建省自然科学基金（2013J01259）,国家自然科学基金（61170129）,福建省中青年教师教育科研项目（JA15303）
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基于支持度-置信度的关联分类是一项重要的分类算法,这种关联分类算法先构建频繁项集,然后通过置信度的阈值来选取规则,容易产生质量不高的规则。针对这个问题,提出了一种改进关联分类算法：首先,选取大量的属性值对建立起条件小训练集;其次,每条规则主体通过选取条件小训练集中最好属性值对连接生成;最后,采用实例覆盖技术覆盖小训练集的每个实例,构建具有较高质量的分类器。在25个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的改进关联分类算法的准确率得到了显著提高。
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