【摘 要】
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提出了基于频繁闭项集的新关联分类算法ACCF。ACCF首先挖掘出所有频繁闭项集（CFIs）和候选分类关联规则,然后从候选分类关联规则中产生和筛选出若干规则,并用其构建分类器;在分
【机 构】
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重庆大学计算机学院,周口师范学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金（60873200）, 重庆市重大科技攻关项目（CSTC,2009AB2221）
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提出了基于频繁闭项集的新关联分类算法ACCF。ACCF首先挖掘出所有频繁闭项集（CFIs）和候选分类关联规则,然后从候选分类关联规则中产生和筛选出若干规则,并用其构建分类器;在分类应用时,采用了一种新的匹配方式对分类实例进行分类。通过理论分析和对18个UCI公共数据集的实验结果表明,ACCF不仅能挖掘出高质量且不丢失信息的关联分类规则,而且大大减少了关联分类规则的数量,在分类准确率上也比现有的关联分类典型算法更高。
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