基于属性关联度的辅助分类模型  

作　　者：温勇[1] 黄勇[1] 许静文[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009

出　　处：《软件导刊》2015年第7期48-51,共4页Software Guide

基　　金：国家863高技术研究发展计划资助项目(2012AA011005)

摘　　要：提高分类器覆盖率是显露模式分类中的重要内容。通过降低支持度的方法来提升覆盖率,将会大大增加算法时间开销。在CAEP分类模型基础上,分别使用关联分析中常用的卡方检验、置信度和比值比策略,对分类模型中无法被覆盖的事务进行辅助分类。在UCI数据集合下进行对比实验,结果表明,采用了关联分析辅助策略分类模型的分类准确率均有所提升,且额外消耗的时间较少。

关 键 词：分类 显露模式 卡方检验 置信度 比值比 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]