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基于规则修剪的关联分类方法以对数据集进行分类：一种称为规则的分类方法，称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器-源码
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上传时间: 2021-02-06
详细说明：基于规则对数据集进行分类的关联分类方法
基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习数据集构造准确的分类器。 它提取“ If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联； 支持和信心。 这两个参数用于确定分类创建期间法律的主导地位。 在当前的AC算法中，每当将规则插入分类器中时，其所有对应的训练数据都将被丢弃。 但是，丢弃的数据实际上用于计算对其他规则的支持和置信度，并且会影响其他排名较低的规则，因为规则通常具有训练数据的常见示例。 使用静态支持和置信度将导致分类器非常大，不准确。 因此，有必要提供一种修改其他规则的支持和置信度的方法。 为了进一步提高分类
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