算法简介 基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示,其中R称作规则集,ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式: ri ...
Rule set 学习的规则集初试为空 for 每个类c do repeat Rule Learn One Rule D,Att vals,c 从D中删除被Rule覆盖的元组 until终止条件被满足 Rule set Rule set Rule end for 返回Rule set 以上是顺序覆盖算法的基本过程 Learn One Rule采用一种贪心的深度优先策略。每当面临添加一个新的属性测 ...
2015-10-13 21:56 0 2434 推荐指数:
算法简介 基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示,其中R称作规则集,ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式: ri ...
数据挖掘算法-Apriori Algorithm(关联规则) Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项 ...
聚类分析计算方法主要有如下几种: 1. 划分法(partitioning methods) 给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。而且这K个分组满足下列条件:(1) 每一个分组至少包含一个数据纪录;(2)每一个数据纪录属于且仅属于一个 ...
在《分类:基于规则的分类技术》中已经比较详细的介绍了基于规则的分类方法,RIPPER算法则是其中一种具体构造基于规则的分类器的方法。在RIPPER算法中,有几个点是算法的重要构成部分,需要强调一下 规则排序方式 RIPPER算法中采用的仍然是基于类的规则 ...
分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分,其主要涉及分类规则 ...
一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法。 正确率 ...
在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是 ...