使用多支持度的关联规则分类算法

传统关联分类算法使用单一最小项目支持度挖掘关联规则,导致稀有项关联规则无法被发现,从而影响分类的准确性和实用性。提出一种多支持度关联规则分类算法MS-CBAR(Multiple Supports-Classification Based on Association Rules),将多最小项目支持度模型应用于关联分类,以有效挖掘稀有项。该算法为数据库中的规则项提供了用户可定义的最小项目支持度。MS-CBAR算法使用项的最小项支持度阈值、类的最小类支持度值和规则项的最小支持度值决定分类规则是否频繁。生成分类规则集后,使用最高优先度规则覆盖法基于规则集建立分类器。实验表明,所提算法在包含稀有项目及稀有类的数据集中准确率高于传统关联分类算法及其相关算法,表现更稳定。

一个改进的分类关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,目前多数监督学习算法对满足最小支持度和最小置信度的关联规则进行深入分析的较少。剖析了分类关联规则挖掘算法CAR-Apriori算法,并提出了一种基于多最小支持度和支持度差别限制的分类关联规则挖掘算法MSCAR-Apriori算法。实验结果表明,改进算法不仅可以挖掘出满足给定条件的分类关联规则,同时还可以保留稀有但用户感兴趣且可能蕴涵巨大利润的规则项。