基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

王玲; 李树林; 吴璐璐

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基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

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为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度.

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来源
《工程科学学报》 |2016年第6期|886-892|共7页
作者
王玲; 李树林; 吴璐璐;
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作者单位

北京科技大学自动化学院;

北京100083;

北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室;

北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
数值挖掘; 算法; 关联规则; 分类方法; 回归方法;

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