【摘 要】
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由于多类不平衡数据中某些类别的样例数特别少，使得基于支持度一置信度的关联分类方法在这些类上产生的规则较少，甚至没有，从而导致这些类别的样例很难准确分类．针对此问题，文中提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61170129);福建省自然科学基金项目(No.2013J01259);福建省中青年教师教育科研项目(No.JA15303)资助
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由于多类不平衡数据中某些类别的样例数特别少，使得基于支持度一置信度的关联分类方法在这些类上产生的规则较少，甚至没有，从而导致这些类别的样例很难准确分类．针对此问题，文中提出改进的多类不平衡数据关联分类算法．为了提取更多小类的规则，根据项集与类别的正相关度提取规则．为了提高小类规则的优先级，提出利用项集类分布规则强度排序规则．此外，为解决规则冲突或无规则匹配问题，结合KNN分类新样例．实验表明，与基于支持度一置信度的关联分类方法相比，文中算法能提取更多的小类规则，且提高小类规则的优先级，在多类不平衡数据上取
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