基于混合策略的关联分类方法

关联分类中现有的显式学习方法无法解决small disjunction问题,而Lazy方法分类效率低。针对这两类方法存在的问题,提出了一种基于混合策略的关联分类方法。具体算法为:先判断待分类样本是否满足显式学习模式的分类器特征;然后把满足分类器特征的待分类样本用显式模式进行分类,把不满足分类器特征的待分类样本用Lazy模式来预测;最后结合两类方法的分类结果得到最终的分类结果。实验比较了该方法与传统的关联分类方法,结果表明,该方法在分类准确率和执行效率方面均达到了更好的效果。