【摘 要】
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分析了针对连续属性样本进行数据挖掘的缺陷,提出一种直接对连续属性样本进行分类规则挖掘的算法.它基于样本属性值分割点对实例样本进行分类,把分割点对实例样本的分类能力
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西北工业大学自动化学院
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分析了针对连续属性样本进行数据挖掘的缺陷,提出一种直接对连续属性样本进行分类规则挖掘的算法.它基于样本属性值分割点对实例样本进行分类,把分割点对实例样本的分类能力作为分割点选择的依据,将所有相容样本划分为分类属性值相同的子集作为停机条件,实现连续属性样本分类规则挖掘的完全自动化.它考虑到数据挖掘的目标和要求,充分利用属性与类间的依赖性、属性间的互补性,达到样本分割点数少、分类规则简单和属性约减的目的.最后通过实例进行了验证,并与C4.5算法进行了比较.
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