【摘 要】
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基于频繁模式的分类应用研究尚处于初始阶段,但其在关系数据、文本文档与图等方面的分类应用已取得初步成果.系统地研究了基于信息增益区分的频繁模式分类问题,提出了一种基
【机 构】
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浙江工商职业技术学院信息工程系,宁波大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.NSFC-60273094）,宁波市自然科学基金（the Natural Science Foundation of Ningbo of China under Grant No.2006A610012）.
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基于频繁模式的分类应用研究尚处于初始阶段,但其在关系数据、文本文档与图等方面的分类应用已取得初步成果.系统地研究了基于信息增益区分的频繁模式分类问题,提出了一种基于信息增益区分的频繁模式分类模型(IGFPC),从理论上论证了该模型的可行性.通过建立模式频率与基于信息增益区分度量间的联系,提出了一种在挖掘有用频繁模式上设置最小支持度阀值的方法,基于该方法和提出的特征选择算法(IGPS),生成用以构建高质量模式分类器的区分频繁模式.实验研究显示基于信息增益区分的频繁模式分类框架模型能在分类大数据集上达到较好的扩展性能和较高的分类精度.
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