基于粒子群的小析取規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、本文主要介紹的是數(shù)據(jù)挖掘中非常有名的預(yù)測(cè)樣例類別的分類問(wèn)題。分類問(wèn)題的任務(wù)是對(duì)已有類別的數(shù)據(jù)集用分類器挖掘一組規(guī)則集來(lái)預(yù)測(cè)新樣例數(shù)據(jù)的類別。一個(gè)分類規(guī)則集表示為一組規(guī)則的析取，其中的每一條規(guī)則就是一個(gè)析取項(xiàng)。小析取規(guī)則就是那些分類過(guò)程中僅能覆蓋很少訓(xùn)練樣例的規(guī)則。它們從天然特性上看就具有錯(cuò)誤傾向和不可靠性。然而，盡管一個(gè)小析取規(guī)則的覆蓋量很小，但是所有小析取規(guī)則合起來(lái)就能覆蓋大量的樣例，這樣就會(huì)嚴(yán)重降低整組規(guī)則的分類準(zhǔn)確率。所以研究一種

2、新的有效的小析取規(guī)則的發(fā)現(xiàn)和處理機(jī)制具有很重要的意義。
　　 目前針對(duì)于小析取規(guī)則的國(guó)內(nèi)外研究成果相對(duì)較少，由于對(duì)小析取規(guī)則的定義和評(píng)價(jià)方法比較單一，沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)好評(píng)的標(biāo)準(zhǔn)，所以本文提出了一種新的小析取規(guī)則的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法，綜合考慮了樣例空間和錯(cuò)誤率兩個(gè)因素，引入了模糊理論，設(shè)置了具體的衡量方法。其次，通過(guò)對(duì)小析取問(wèn)題的研究發(fā)現(xiàn)最大一般性偏見(jiàn)適合處理大析取規(guī)則，最大特殊性偏見(jiàn)適合處理小析取規(guī)則，而且用組合方式處理小析取問(wèn)題效果較好