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基于分布式概念格的分类规则挖掘
引用本文:胡学钢,陈慧,张玉红,马冯. 基于分布式概念格的分类规则挖掘[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2007, 30(2): 132-136
作者姓名:胡学钢  陈慧  张玉红  马冯
作者单位:合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
基金项目:安徽省自然科学基金 , 合肥工业大学校科研和教改项目
摘    要:以概念格为分类模型,引入知识合并思想,并针对大规模数据的分类求解以及过拟合问题引入剪枝策略,从而得到分类剪枝概念格模型,在此基础上提出了基于分布式概念格模型的强分类规则提取算法;通过理论证明了算法的正确性,并通过实验证明了算法的可行性。

关 键 词:分类规则  分布式数据挖掘  概念格  过拟合  剪枝
文章编号:1003-5060(2007)02-0132-05
修稿时间:2006-01-19

Mining classification rules based on the distributed concept lattice
HU Xue-gang,CHEN Hui,ZHANG Yu-hong,MA Feng. Mining classification rules based on the distributed concept lattice[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2007, 30(2): 132-136
Authors:HU Xue-gang  CHEN Hui  ZHANG Yu-hong  MA Feng
Abstract:The algorithm of mining strong classification rules based on the distributed extended concept lattice(ECL) is presented,in which the concept lattice is used as the classification model and the method of knowledge combination is adopted.In order to mine strong classification rules in large scale databases,the mechanism of pruning is imported to handle the problem of overfitting.The correctness of the algorithm is proved by theory and its feasibility is shown by experiment.
Keywords:classification rule  distributed data mining  concept lattice  overfitting  pruning
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