【摘 要】
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挖掘关联规则可以发现大型数据库中数据项相对关系,由于其在现实世界的广泛应用,关联规则已经在学术上获得了广泛的研究。所以关联规则挖掘成为数据挖掘研究中的一个热点,已
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挖掘关联规则可以发现大型数据库中数据项相对关系,由于其在现实世界的广泛应用,关联规则已经在学术上获得了广泛的研究。所以关联规则挖掘成为数据挖掘研究中的一个热点,已经发现了很多有效的关联规则挖掘算法,如:Apriori算法[1],FPgrowth[2]算法等等。关联规则挖掘的一个重要应用就是基于关联规则的分类,这种模式最近已经被证明比传统的分类方法,如:C4.5[3]有更高的准确度,但是只有正关联规则应用于关联规则分类算法.负关联规则具有与正关联规则同样的重要性,而且负关联规则可以发现那些隐藏的分类规则,并且对于正关联规则有一定得补充性,可以让分类效率和准确度更高.这篇论文介绍了主要的基于关联规则分类的挖掘算法,分析并总结了负关联规则的研究现状和主要技术,提出了过频繁项集的问题,并且指出了基于负关联规则分类研究的发展趋势。现有的关联规则挖掘算法大都是在频繁项集的基础上进行挖掘,关于非频繁项集的研究较少,实际上数据库中还存在许多低频率、强相关规则,即形如A? ?B、?A?B、?A? ?B的规则。我们提出一种新的分类模式,同时采用正,负关联规则对未知类别项进行分类,摒弃了以往单独采用支持度,与确信度进行分类的传统模式,采用相关系数与支持度相结合的办法,同时采用变化的阈值,并经实验证明该分类算法传统的分类技术精度更高.
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