【摘 要】
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传统关联分类方法处理数量型数据时,＂先离散,再学习＂的步骤使新的测试样例可能无法找到合适的离散区间,形成离散盲目性问题。基于lazy的数量型关联分类作为一种新的关联分类法,
【机 构】
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重庆大学计算机学院,中国科学技术大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103114);重庆市高等教育教学改革研究重点资助项目(112023);中央高校基本科研业务基金资助项目(CDJXS11181164);“211工程”三期建设资助项目(S10218)
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传统关联分类方法处理数量型数据时,＂先离散,再学习＂的步骤使新的测试样例可能无法找到合适的离散区间,形成离散盲目性问题。基于lazy的数量型关联分类作为一种新的关联分类法,它首先利用K-近邻分类思想为测试样例求得K-近邻作为新的训练数据集,然后对包含测试样例和K个近邻的数据集离散化,并在K-近邻组成的离散数据集上挖掘关联规则并构造分类器进行分类。最后,通过与传统CBA、CMAR、CPAR算法在7个常用UCI数量型数据集上进行的对比实验结果表明,基于lazy的数量型关联分类方法的平均分类准确率提高了0.66
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