关联分类相关论文
本文通过理论分析加以辅助实验，围绕Web使用挖掘中的几个主要问题进行了研究。 本文首先对Web使用挖掘中各个阶段进行了全面的分......
关联分类法将关联规则挖掘技术应用于分类领域，构建了一种新的更准确的分类器。由于关联规则挖掘在挖掘大量数据之间的并发的潜在相......
本文在介绍相关研究背景及关键技术的基础上，主要从应用的角度以数据仓库技术为基础，针对银行卡业务，进行了银行卡业务的需求分析；设计......
数据挖掘是数据库知识发现的一个研究热点。数据挖掘一般是指从大量的数据库或数据仓库中搜索隐藏于其中的有着某种特殊关系性的规......
随着社会信息化程度的提高，数据量呈指数增长，从大量数据中挖掘有价值的知识在当今信息时代具有重要意义。 在数据挖掘的各个分支......
随着信息技术的高速发展,数据库应用的不断深化,数据挖掘已成为当今研究的热点之一。其中,关联规则挖掘和分类规则挖掘是应用范围......
信息时代，高速发展的计算机技术使许多有价值的信息被保存起来，但是如何将这些隐含信息有效地挖掘出来加以利用是我们不断研究的方向......
在线教育平台为学习者提供学习资源的同时,也存在信息过载和信息孤岛的问题,采取何种方式组织这些教育数据已成为教育数据挖掘领域......
基于关联规则的分类方法即关联分类算法,是数据挖掘中非常重要的一个领域,因解释说明性强,分类精度高等特点已经成为智能决策领域......
将数据挖掘理论中的关联规则分析与分类分析相结合,提出了一种基于数据挖掘理论的暂态稳定评估方法.文中选择反映电力系统运行状态......
分类问题是机器学习领域的一个重要研究方向,它通过学习数据发现其中的规律来构建一个分类模型,该模型将用于预测待分类数据的类别......
针对分类中如何有效利用负关联模式提高分类准确率，提出了一种基于正负关联模式的分类算法．利用类Apriori算法挖掘包含正项或／和负项......
传统预处理数据的方法没有很好地利用数据属性之间的相互信息，所得到的预处理结果难免会出现失真，不能准确反映数据之间的更多信息。......
分布式lazy关联分类算法（DLAC算法）指应用分布式关联规则挖掘算法的lazy关联分类算法。现有的DLAC算法存在2个主要问题：一是对多个待......
懒散关联分类针对每个待分类实例的特征进行分类关联规则的挖掘，通常能取得较高的准确率。然而，由于某些数据集中存在一些质量不好的......
针对如何减少关联分类方法中冗余规则，增加FOIL算法的规则数，以提高分类准确率，提出了一种结合关联与FOIL算法的分类方法，并称之为ACFA......
提出一种基于兼容性特征向量SVM分类器的动态关联规则趋势度的挖掘方法。首先，利用动态关联规则的趋势度的挖掘方法挖掘出类关联规......
近年来,基于关联规则的文本分类方法受到普遍关注.虽然在一般情况下这种方法可获得较好的分类效果.但当样本特征词分布明显不均时,......
提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFPgrowth算法).算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的......
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......
提出了一种基于多分类-关联规则的快速分类算法--FCMAR,该算法在建立频繁模式树(FP-tree)时裁减掉不能生成频繁规则的项目,因而可......
关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性。基于闭频繁项集有效压缩事务及FPL(Frequent Pattern List)简单数据结构等方面的优点......
本文设计和实现了一个中文新闻主题追踪系统TDTsystem，采用构成新闻事件的四个要素“人物、地点、时间、关键词”作为文档／事件模型，......
蛋白质二级结构预测是公认的生物信息学领域的国际性难题。以基于内在认知机理的知识发现理论（knowledge discovery theory based o......
基于支持度置信度框架的关联分类算法在生成规则时难以提出大量高质量规则,而且在一些数据集尤其是不平衡数据集上,部分训练实例未......
研究了现有的关联分类算法在文本分类中的应用，发现对于有结构的文本数据，关联分类算法未考虑文本的语义信息导致分类精度不够理想，为......
为了找到负荷值与各种影响负荷预测精度因素之间的关系来进行缺损数据处理，提出一个基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理模型。......
目前基于关联分类方法的分类器通常只选取少数高质量的类规则进行分类，使得一部分待分类的数据无法分类。鉴于压缩规则可以表示多条......
引进一种数据流关联规则分类法（AC-DS）,并应用该方法对UCI机器学习库中标准数据集进行分类验证,验证结果表明该方法准确且有效。然后......
提出一种新的基于类频繁模式树的关联分类算法CFPC（Class FP—tree based Classifier）．该方法基于FP—tree实现，无需生成庞大的候选项......
传统的关联文本分类算法产生的规则数量巨大,若不对规则剪枝会影响分类效率,而采用以前的剪枝方法又会使分类精度出现不同程度的下......
关联分类算法是对数据进行分析处理中的一个分支.本文首先介绍了关联分类代表算法。针对数据中的类存在的关联划分问题,提出了一种......
近年来,医疗机构信息化程度不断提高,各类医疗健康信息在数量上有着惊人的增长。由于医疗健康大数据具有数据量大、多样性突出的独......
关联分析作为一门发现大量数据之间有趣的关联关系的重要技术。目前已经被应用到商业、电信、金融、农业、医疗等领域,并取得了良......
提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法——SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提......
在用户推荐、文本分类、图像分类等实际应用场景中,往往只存在少量的某类别的已标记样本和大量未标记样本,并希望根据某类别的已标......
大家知道，传统的决策树算法，如：ID3，C4．5等，存在逻辑表达差、互信息计算复杂、性能改善比较困难等缺陷。仅考虑决策树的错误率；未考虑树的......
提出了基于属性重要性的关联分类方法。与传统算法不同的是根据属性重要性程度生成类别关联规则;并且在构造分类器时改进了CBA算法......
随着社会经济的发展与物质条件的不断充裕,国民生活方式愈发趋于不健康化。在社会老龄化与城市化不断加速的背景下,以冠心病为代表......
网络的出现在给人们的生活带来极大便利的同时也引起了网络用户对自身隐私信息的关心。为此采用问卷调查的方式，利用统计分析和关联......
采用关联规则分类的方法，根据个人所在的行业和岗位的不同，对管理胜任力相关数据进行分类。结合不确定性问题，用概率来表示胜任力的隶......
关联分类是数据挖掘中一种新的分类方法,它将关联规则挖掘和分类进行了算法集成.但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或......
摘要：乳腺影像案例不仅具有图像的底层特征，同时也有图像的语义特征。为了实现乳腺影像的高效检索，提高计算机辅助诊断的确信度，提出了......
随着信用卡市场竞争的加剧,客户多元化特征的呈现,国内银行的运营模式已逐步向以客户为中心的国际模式转变,银行要保持市场的领先......
关联分类算法是数据挖掘技术中一种主要分类方法，但传统关联分类算法仅根据置信度构造分类器，影响分类精度。提出一种改进算法，在选择......
在信息化评估过程中,传统关联分类算法无法优先发现短规则,且分类精度对规则次序的依赖较强。为此,提出基于子集支持度和多规则分......
随着计算机与信息技术的发展,数据挖掘技术已经广泛应用到人工智能、模式识别、生物信息等许多领域。当前,复杂类型数据的挖掘需求......
