【摘 要】
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针对传统关联分类算法中支持度和置信度阈值无法根据问题规模准确设定,导致分类器的分类效果受人为因素影响的缺陷,提出一种基于智能优化思想的关联分类算法。该算法对CBA关
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针对传统关联分类算法中支持度和置信度阈值无法根据问题规模准确设定,导致分类器的分类效果受人为因素影响的缺陷,提出一种基于智能优化思想的关联分类算法。该算法对CBA关联分类算法进行改进,利用模拟退火技术良好的全局搜索能力在解空间内对支持度和置信度阈值进行优化,从而使分类准确率达到全局最优。实验表明,与传统的关联分类算法相比,该方法可以有效地避免阈值设置不合理而影响分类效果的弊端,使分类结果更加精准。
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