基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法  

作　　者：宋航[1] 张忠林[1] 谢冰[1] 

机构地区：[1]兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070

出　　处：《信息通信》2014年第6期56-57,共2页Information & Communications

摘　　要：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则集;其次,利用SVM算法对高复杂数据的优势构建基于兼容性特征向量的分类器所获得的进行分类。通过理论和实例分析,用该方法得到的分类规则与传统挖掘方法相比,复杂度低,且有效提高了分类精度。

关 键 词：数据挖掘 动态关联规则 趋势度挖掘 关联分类 分类器 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]