基于关联规则的分类规则约简方法
基于关联规则的分类方法初探
ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.5,No.3,January 2009, pp.535-536E-mail:jslt@Tel:+86-551-56909635690964基于关联规则的分类方法初探刘红梅（长江大学计算机学院软件系，湖北武汉434103）摘要：分析、比较了当前具有代表性的分类关联算法，总结了关联规则分类存在的问题，便于使用者根据需要选择合适的算法，也便于研究者对算法进行研究改进，提出性能更好的分类算法。
关键词：数据挖掘；分类规则；关联规则中图分类号：TP274文献标识码：A 文章编号：1009-3044(200903-0535-02Research of Association Rule ClassificationLIU Hong-mei(Schoolof Computer Science, Yangtze River University, Wuhan 434103, ChinaAbstract:Analyzing and comparing a variety of typical classifiedalgorithms.Summarizing the weak point of Association Rule Classification, It ’s convenient for user to select an appropriate algorithm for the application. It ’s also convenient for researcher to improve old algorithms and develop a new effective one.Key words:Data Mining; classification rule; association rule1引言自1993年Agrawal 提出数据库中的关联规则挖掘后，关联规则挖掘算法及应用得到迅速发展。
基于关联规则的图书馆中文文本自动分类方法
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2020.14.171基于关联规则的图书馆中文文本自动分类方法①姚亮亮(濮阳职业技术学院 河南濮阳 457000)摘 要：当今社会文献的生产和增长的速度越来越快，社会文献的类型也变得丰富复杂。
社会文献的时效性强导致了传播速度加快，文献的内容也出现了交叉、重复等错误，这些问题使人们在查阅和利用上变得更加不方便。
针对上述问题，设计基于关联规则的图书馆中文文本自动分类方法。
从这些图书馆产生的问题入手，计算图书馆中文文本，设计数据预处理按预定规则收集处理信息和提取关键词检索文本信息的方法，利用计算机解决问题，方便了图书馆的自动分类和识别。
关键词：关联规则 自动分类 图书馆中图分类号：TP391 文献标识码:A 文章编号：1672-3791(2020)05(b)-0171-02随着数字化时代的到来，人们获取信息的方式不仅局限于纸质书籍上或传统图书馆内进行知识的浏览。
面对巨大的储存量和扩散信息的困难，出现了包含种类和形式丰富的数字图书馆[1]。
数字图书馆在表现各种新型的信息资源和信息传播服务的同时，也出现了很多关于管理分类的问题。
这就用到了与网络通信技术相结合的、对图书馆的各项业务实行自动控制的图书馆自动化管理方法。
图书馆自动化运用电脑来处理图书馆的业务及相应服务，将收集到的文件中有关课题归于一个体系组合成图书馆分类系统。
由于各具体网络所拥有的功能不尽相同，在对图书馆的中文文本进行自动分类时显得繁琐且容易出错，引出关联规则这一方便管理的方法。
关联规则涉及到很多领域，关联规则的应用拓宽了支持管理决策的范围。
围绕关联规则的研究主要集中在扩展能够解决问题的范围。
基于这种在大量数据中挖掘出一个事物与其他事物之间的相互依赖性和关联性，反映有价值的数据项之间相关关系的技术，对图书馆中文文本分别用这些方法进行自动分类。
1 基于关联规则的图书馆中文文本自动分类方法设计1.1 计算图书馆中文文本可以将图书馆中的每一个文本看作一个项目，将图书馆的众多文本看作一个集合。
基于关联度的属性约简方法及其在群体推理中的应用
第 ６卷 第 ４期
２０ ０ ６年 １ ２月
南 京 工 业 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＮ ｉｇＩ ｓ ｔｔ ｆＩｄ ｓ ｙ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ｌ ｎ ｎｔ ｕｅｏ ｕｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ ｏ ｉ ｎ ｒ
Ｖｏ． Ｎ ． １６． ｏ ４
Ｄｅ ．， ００ ｃ ２ ６
文 章 编 号 ：６ １ ４ ４ （０ ６ ０ ０ ２ １７ — ６４ ２ ０ ）４— ０４—０ ３
基 于关 联 度 的属 性 约 简 方 法 及 其 在 群体 推 理 中的 应 用
王 萍 ， 杨保 年２
（ ．南京工业 职 业技 术 学 院 １ 工商 系， 苏 南京 江 ２０４ ； １０ ６ ２ １０ ） １０ ０ ２ ．长安福 特 马 自达 汽 车有 限公 司 南京公 司 ， 江苏 南京
需要指 出的是 ， 由于条件属性 和决策 属性 的量 纲可 能不
相 同， 一般情况 下不 能直 接计 算关 联 系数 。所 以， 当数据 列 量纲不 同时 ， 必须要化 成无 量纲 的数 据列 ， 这一 过程 称 为数 据列初值化 ， 体的方法可参见相关文献 』 。 具 【
１２ 基 于 属 性 的 关联 度 的 属后 举例 说明 了该算法的有效性 。
关键词 ： 体推理 ； 糙 集； 性的关联度 ； 群 粗 属 属性 约 简 中 图 分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
引 言
在 自然科学 、 会科 学 和工程 技术 的很 多领 域 中 ， 社 都不 同程度地涉及到既 不能用 数学 模型来 描述 又不 能结 构化 的
收 稿 日期 ：０ ５—０ ２０ ２—１ １
基 于属性 的关联 度 的启 发式 约简 算法 的 总体指 导 思想
一种基于关联模式的完全决策规则的提取方法
关联 规则挖掘方法 Ａ ｒ ｒ算法 的优点 ， 生 ｐｉ ｉ ｏ 产 的规 则兼 有 粗集 方法 的最 简性 （ 规则 约简 ） 和关 联规
—
则 产 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方 法 的完 备 性． 方 法从 决 策 表 中提取 出具 该
有一定支持度和可信度阈值 的决策规则 ， 具有较好 的抗 噪 能力 ， 以提 高规则 的适 应性 ． 可 从另 一种 角 度 出发， 对决策表 中求取所有 的约简规则 的 Ｎ Ｐ难 问
ｒ ｌｓｗｉｈ ｃ ｒａｎ ｓ ｐ ｏ ｔａ ｄ ｃ ｎ ｉｅ ｃ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓｗｅ ｅｅ ｔ ａ ｔｄ ｆｏ ｄ ｃｓｏ ａ ｌ ，ｂ ｉｇ ｏ ｐ ｌ ａ ｕｅ ｔ ｅ ｔ ｉ ｕ ｐ ｒ ｎ ｏ ｆ ｎ ｅｔ ｒ ｓ ｏｄ ｒ ｘ ｒ ｃ ｅ ｒ ｍ ｅ ｉｉｎ ｔ ｂ ｅ ｅｎ ｆａ ｐ ｉ — ｄ ｃ
约简是 粗糙 集 理论 的核 心 ， 括 属 性 的约 简 和 包
若 Ｘ有症 状 ａ则 ８ 的可 能性 患 有疾 病 ｄ 同样 是 ， Ｏ ，
规则的约简， 它们通 常存 在多种约 简方式． 已经证 明， 求最小属 性 的约简 和所 有 的属性 约 简是 一个 Ｎ Ｐ问题． 一般方法是以核值为基础 ， 采用启发式 的 求解方法获得次优解［ ， １ 这些属性 约简算法 的主 ］ 要工作是通过降低时间复杂度或者减少存储空间来 提高算法的效率． 同样 ， 对于决策规则 的约简 ， 要得 到所有的简化规则是 困难的． 文献［ ～５ 的研究工 ３ ］ 作 主要集 中在获取 高 质 量 的决 策 规 则 ， 得到 的规 使 则更加简洁． 但文献［ ，］ ３４ 提出的值约简算法得到的
ｔｏ ａ ｉ ｇ ｉｎ ｍｅ ｎ ｎ ．Ｔｈ ａｉｉｙｏ ｈｓａｇ ｒｔ ｍ ｓｖ ｒｆｅ ｙ ａ ｌ ｓｒ ｔ ｎ ｅｖ ｌ ｔ ｆｔ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｗａ ｅ ｉｉｄ ｂ ｎ ｉ ｕ ｔａ ｉ ． ｄ ｌ ｏ
基于约简概念格的关联规则挖掘算法
合， 而概 念 的外延 是 概 念 内涵 可 以确 定 的最 大 对象 集 合 ， 个 一
概 念是 一个 完整 的二 元组 。 定 义 ２３ 在 概 念 节 点 之 间 能 够 建 立 起 一 种 偏 序 关 系 。 对 ＿
大 ． 掘 规 则 时 计 算量 偏 大 。本 文 对 Ｇ ｌｉ 进 行 了 扩 展 ， 提 高 挖 ａｏｓ 格 在
根据 偏 序 关 系可 生 成概 念 格 的Ｈａｓ图 ，如 果 有Ｃ ＞ ， ｓｅ 在 Ｈａｓ 图中将存 在 一条 边从Ｃ， ｓｅ 到 ， 。 ｃ 的直 接超概 念 ， Ｃ Ｃ是 ２ Ｃ是 的 直接 子 概念 。形 式 背 景 Ｔ （ Ｄ， 中 ， 足 直接 子 概念 一 － ０， Ｒ） 满 超 概 念关 系 的所 有概 念节 点 的集合 是一 个 完备 格 ，称 为Ｇ ｌｉ概 ａｏ ｓ
概念格 的形 式化 描述 。
定义 ２１ 一个 形 式 背景是 一 个 三元 组 （ Ｄ， ， 中０ ． ０， Ｒ） 其
求 。 面基 于Ｗｉｅ 下 ｌ． ｌ Ｒ概念 格 给 出约简概 念格 的定义 。可 以证 明
胡 的约 简概 念格 与下 面定 义 的格是 相 同 的。
是 对象 集合 ， Ｄ是特 征 集合 ， ０ 尺是 和Ｄ之 间 的二元 关 系 ，即Ｒ
为进 一步 降低 概念格 对存 储 空 问的需 求 ， 考虑 概念 格 的 可 简化形 式 。 胡学 钢首 先提 出 了 内涵 约 简概念 格 的思路 —— 在扩
展 概 念 格 的 基 础 上 去 掉 冗 余 内 涵 ． 而 大 大 减 少 内 涵 的 存 储 需 从
映对象 与属 性之 间 的联 系以及 概念 泛化 与例 化关 系 。 面 给 出 下
关联规则挖掘的分类
关联规则挖掘的分类一、引言关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，它可以从大量的数据中发现隐藏在其中的关联关系。
通过挖掘这些关联规则，可以帮助企业或机构了解客户需求、市场趋势等信息，从而制定更有效的营销策略和商业决策。
本文将介绍关联规则挖掘的基本概念和分类，并提供详细的规则。
二、基本概念1.关联规则关联规则是指在一个数据集合中，两个或多个项之间的关系。
例如，在一个购物清单中，如果经常一起购买牛奶和面包，则可以得出“牛奶→面包”的关联规则。
2.支持度和置信度支持度是指某个项集出现在所有交易记录中的比例。
例如，在100个交易记录中，有60次出现了“牛奶”，因此“牛奶”的支持度为60%。
置信度是指如果一个交易记录包含某个项集A，那么它也会包含另一个项B的概率。
例如，“牛奶→面包”的置信度为70%，表示在所有购买了“牛奶”的交易记录中，有70%也购买了“面包”。
3.频繁项集频繁项集是指在数据集中经常出现的项集。
例如，在一个购物清单中，如果“牛奶”和“面包”经常一起出现，则可以将它们组成一个频繁项集。
三、关联规则挖掘的分类1.基于Apriori算法的关联规则挖掘Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法。
其基本思想是从单个项开始，逐步扩展到更大的项集，直到不再有频繁项集为止。
具体步骤如下：（1）找出所有单个项的支持度；（2）根据支持度阈值筛选出频繁1-项集；（3）根据频繁1-项集生成候选2-项集；（4）计算候选2-项集的支持度，并根据支持度阈值筛选出频繁2-项集；（5）重复上述步骤，直到不再有频繁k-项集为止。
Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现。
但是当数据量较大时，其计算复杂度较高。
2.基于FP-growth算法的关联规则挖掘FP-growth算法是一种基于前缀树结构的关联规则挖掘算法。
其基本思想是将数据集转化为一棵FP树，然后通过遍历FP树来挖掘频繁项集。
具体步骤如下：（1）构建FP树；（2）从FP树中挖掘频繁项集。
关联关系分类方法
关联关系分类方法1.频繁项集挖掘（FrequentItemsetMining）：频繁项集挖掘是一种用于发现数据中频繁出现的项集的方法。
它通过计算项集在数据中的支持度（Support）来确定频繁项集，从而揭示数据中的关联关系。
常用的算法包括Apriori算法和FPgrowth算法。
2.关联规则挖掘（AssociationRuleMining）：关联规则挖掘是在频繁项集的基础上，进一步发现项集之间的关联规则。
关联规则通常采用“如果...那么...”的形式表示，如“A>B”，表示如果出现项集A，则很有可能出现项集B。
通过计算关联规则的置信度（Confidence）和支持度，可以评估关联规则的可靠性和重要性。
常用的算法包括Apriori和FPgrowth算法。
3.图模式挖掘（GraphPatternMining）：图模式挖掘是一种在图数据中发现模式和关联关系的方法。
图模式挖掘可以用于分析各种类型的图数据，如社交网络、生物网络等。
常用的算法包括GSpan和Subdue算法。
4.序列模式挖掘（SequentialPatternMining）：序列模式挖掘是一种用于挖掘序列数据中的模式和关联关系的方法。
序列模式挖掘可以用于分析各种类型的序列数据，如日志数据、时间序列数据等。
常用的算法包括SPADE和GSP算法。
5.时间序列关联性分析（TimeSeriesAssociationAnalysis）：时间序列关联性分析是一种通过分析时间序列数据中的关联关系来预测未来趋势和做出决策的方法。
常用的方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
【精品课件教案PPT】 基于关联规则的多关系分类算法研究共17页文档
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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29、勇猛、大胆和坚定志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
关联规则挖掘的分类
关联规则挖掘的分类介绍关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要技术之一，用于发现数据集中的隐含关系和规律。
通过挖掘数据集中的关联规则，可以帮助我们理解数据之间的关系，预测未来事件的发生概率，以及制定有效的市场推广策略等。
本文将对关联规则挖掘的分类进行详细介绍。
一、基于支持度和置信度的分类1.1 支持度支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，即项集在数据集中出现的次数除以数据集的大小。
对于一个项集来说，支持度越高，说明该项集在数据集中出现的频率越高，代表该项集的重要性越大。
1.2 置信度置信度是指在一个关联规则 X -> Y 中，X 和 Y 同时出现的概率。
置信度的高低表示了 X 和 Y 之间的关联程度。
关联规则的置信度可以通过计算支持度来得到，即关联规则的支持度除以 X 的支持度。
1.3 强关联规则基于支持度和置信度的分类方法认为支持度和置信度都大于等于预设的阈值的关联规则是强关联规则。
通过调节阈值的大小，可以筛选出不同的关联规则。
2.1 频繁集频繁集是指在数据集中出现频率高于预设阈值的项集。
通过寻找频繁集，我们可以找到数据集中频繁出现的模式，从而发现数据集中的关联规则。
频繁集的发现可以通过Apriori算法来实现。
2.2 最大频繁集最大频繁集是指在数据集中不能进一步扩展的频繁集。
一个频繁集只有在没有超集是频繁集的情况下才是最大频繁集。
最大频繁集的发现可以通过FP-growth算法来实现。
三、基于序列的分类3.1 序列挖掘序列挖掘是指在时间序列数据或顺序数据中挖掘潜在的模式和规律。
与传统的关联规则挖掘不同，序列挖掘需要考虑数据之间的顺序关系。
序列挖掘常用的方法包括GSP算法和PrefixSpan算法。
3.2 时间序列关联规则时间序列关联规则是指在时间序列数据中发现的关联规则。
时间序列关联规则可以帮助我们理解时间序列中的模式和规律，从而进行时间序列预测和分析。
时间序列关联规则的发现可以通过时间序列数据的离散化和关联规则挖掘的组合方法来实现。
数据挖掘中的关联规则与分类算法
数据挖掘中的关联规则与分类算法在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，对海量数据的处理成为了一项重要的任务。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决大数据分析和应用的重要手段之一。
而在数据挖掘的领域中，关联规则与分类算法是两个常用且核心的技术。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中用于发现不同变量之间关联关系的方法。
其核心思想是通过挖掘数据集中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
关联规则通常由两个部分组成：前项和后项。
例如，在超市购物数据中，一条关联规则可以表示为“牛奶→面包”，其中“牛奶”为前项，而“面包”为后项。
关联规则的发现对于销售策略的制定具有重要意义。
根据关联规则的挖掘结果，超市可以制定相关的促销措施，比如在购买牛奶的同时推荐购买面包。
关联规则的挖掘需要通过计算支持度和置信度来确定其有效性。
支持度表示几个项同时出现的概率，而置信度则表示包含前项的项集中同时包含后项的概率。
通过设定支持度和置信度的阈值，可以筛选出具有一定关联性的规则。
二、分类算法分类算法是数据挖掘中用于根据已知类别的样本数据来构建分类模型的方法。
分类模型可以根据样本的特征向量来判断其所属类别。
分类算法通过将样本数据划分到不同的类别中，从而实现对未知样本的分类预测。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种通过根据样本的特征来进行判断的树状结构。
它根据样本数据的属性值创建一系列判定条件，通过不断划分样本空间，最终得到一个判定类别的模型。
朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，利用样本数据的概率分布来判断其所属类别。
支持向量机算法通过将样本映射到高维空间，构建超平面实现对不同类别的判别。
分类算法的选择需要根据实际应用场景和数据特点来确定。
不同的算法在不同的数据集上的表现也会有所不同。
因此，在进行分类算法选择的时候，需要充分考虑数据的特性和问题需求。
三、关联规则与分类算法的应用关联规则和分类算法在实际应用中可以相互结合，发挥出更大的作用。
关联规则的分类范文
关联规则的分类范文关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据集中各个项集之间的关系和规律。
根据不同的分类标准，可以将关联规则分为多种类型。
一、根据规则的结构可以分为：1.单一关联规则：由一个前项和一个后项组成的关联规则，表示前项出现时，后项有可能同时出现。
例如：{洗衣机}=>{吹风机}，表示如果购买了洗衣机，有可能也会购买吹风机。
2.多项关联规则：由多个前项和一个后项组成的关联规则，表示前项集之间的项具有相关性，同时与后项有关。
例如：{洗衣机,空调}=>{吹风机}，表示如果购买了洗衣机和空调，有可能也会购买吹风机。
二、根据规则的度量指标可以分为：1.支持度：表示包含前项和后项的项集在总项集中出现的概率或频率。
2.置信度：表示包含前项和后项的项集中，同时包含前项和后项的概率或条件概率。
3.提升度：表示在已经出现前项的条件下，出现后项的概率相对于不出现前项的概率的提升程度。
三、根据数据类型可以分为：1.二进制关联规则：适用于数据集中的项只有两种状态，如购买和未购买、出现和未出现等。
2.数值关联规则：适用于数据集中的项具有连续的数值型特征，如销售额、价格等。
四、根据应用领域可以分为：1.零售领域关联规则：常用于超市、电商等零售领域的市场篮子分析，用于发现顾客购买商品之间的关联关系，为促销活动、商品摆放等提供决策支持。
2.医学领域关联规则：常用于发现疾病和病因之间的关联关系，为病因分析、疾病预测等提供依据。
3.社交网络中的关联规则：常用于分析用户之间的社交行为、兴趣爱好等关联关系，为推荐系统、社团发现等提供支持。
4.金融领域关联规则：常用于发现金融市场中不同资产之间的关联关系，为投资决策、风险分析等提供参考。
总之，关联规则具有多种分类方式，根据不同的分类标准可以将关联规则分为单一关联规则和多项关联规则、根据规则的度量指标可以分为支持度、置信度和提升度、根据数据类型可以分为二进制关联规则和数值关联规则，根据应用领域可以分为零售领域、医学领域、社交网络中和金融领域关联规则等。
一种基于谓词逻辑的分类规则约简方法
Ｂ， ｓ ， １ 等 在 构 造 Ｃ Ａ 分 类 器 的过 程 中 Ｈ ｕＷ ＭａＹ【］ １ Ｂ 就 采用 了这 种技 术来 消 除冗 余 ； 一 些 关 联 规 则 的 在 剪 枝 中 也 采 用 了 这 种 方 法 ， 如 Ｃ ｌｅｓ ｉｏｔ 例 ａ ｒ，Ｒｇｔ ， ｄ ｉ Ｂ ｕｉａｔ ２ ， ｏ ｌ ｕ ］ 在生 成 频 繁项 目集 的过 程 中进 行 了 ｅ １等
文章编 号 ：６ ３—２ ５ （０ ０ ０ ０ ５ ０ １７ ０ ７ ２ １ ） １— ０ ９— ６
一
种 基 于 谓 词 逻 辑 的 分 类 规 则 约 简 方 法
冀英伟 ， 杨海峰 ， 张继福
（ 太原 科技 大学计 算机科 学 与技 术 学院 ， 太原 ００２ ） ３０４
摘
要 ： 用 各种 分类 规 则 挖 掘 方 法 ， 取 出的 分 类 规 则 集 中 ， 在许 多的 冗余 规 则 ， 而 降 低 了分 利 提 存 从
则 集 的 分 类 能 力 不 变 的 前提 下 ， 效 地提 高 了分 类 的效 率 。 有
关 键词 ： 据 挖 掘 ； 类规 则 ； 词 逻 辑 ； 余 规 则 ； 星 光谱 数 据 数 分 谓 冗 恒 中 图分 类号 ：Ｐ １ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ａ
分 类 规 则 挖 掘 是 数 据 挖 掘 领 域 的 主要 研 究 内
近 年来 ， 内外 学 者 在 消 除 冗余 规 则 方 面做 了 国 很多 工作 ， 体 分 为两 类 处 理 ： 接 处 理 和 非 直 接 大 直
处理 ¨ 。直 接 处 理 指 的是 在 分 类 规 则 生 成 的 过 程 Ｊ
容之 一 ， 分类 利用 现 有 的 知识 或 者 信 息来 确 定 新 数
基于关联规则的分类规则约简方法
基于关联规则的分类规则约简方法王琦;李霞【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)009【摘要】分析分类规则内属性之间的相关性,提出一种分类规则约简方法.针对原始训练集构造FP树,获取相应的关联规则集,对关联规则后件属性(集),采用置信度α描述该属性(集)相对于其所在分类规则的重要程度.在分类规则集中,约简α值小于阈值η的属性,从而约简分类规则长度.利用UCI机器学习及SDSS DR7数据进行实验,结果表明该方法具有较高的分类效率.%This paper proposes a classification rule reduction method by analyzing the correlation of attributes in classification rules. It obtains the association rule set by analyzing the correlation among the attributes of training set, describes the importance degree in the classification rule by using the degree of confidence a of the association rule. The later part of the association rule, whose a is larger than threshold value 77, is deleted in the classification rule. Experimental results validate that this method has higher classification effectiveness by using UCI and SDSS data as the decision system.【总页数】3页(P46-48)【作者】王琦;李霞【作者单位】运城学院计算机科学与技术系,山西运城044000;运城学院公共计算机教学部,山西运城044000【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.粗糙集中定量关联规则的发现及其规则约简的方法研究 [J], 程岩;黄梯云2.基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法 [J], 崔建;李强;刘勇3.一种基于谓词逻辑的分类规则约简方法 [J], 冀英伟;杨海峰;张继福4.基于关联规则的人事档案信息资源分类方法 [J], 周毛5.基于约简的关联规则采掘方法 [J], 张惠民;宫云战;徐如燕;鲁汉榕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
关联分类算法
关联分类算法
关联分类算法是一种基于关联规则的分类算法，主要用于解决分类问题。
它通过支持度和置信度来选择分类规则，规则本身需要满足预先给定的支持度阈值和置信度阈值。
与样本属性最佳匹配且置信度最高的规则，将被选择用于判别样本类型。
规则的置信度，反映了样本中某一种属性组合属于该类别的比例。
这种算法适用于只有离散性属性的分类问题。
对于包含数值型属性的分类问题，目前的做法是首先对数值型属性进行离散化，然后再使用关联分类算法进行求解。
然而，数值型属性离散化的方式与标准影响到算法的分类效果。
融入了模糊思想的关联分类算法适用于带有数值型属性的分类问题，并能够解决对属性值难以精确定义和划分的情况。
关联分类算法是对多值属性关
联规则问题的一种进一步的挖掘。
在数据挖掘领域内，关联分类算法引起广泛关注，与传统的决策树算法比较，它具有分类预测准确度高的特点。
基于关联规则的多关系分类算法研究.ppt
类标项：
(status,Y)r1r3 (status,N)r2r4
•与类标项组合： •无法直接对2个事务集求交 •支持度计数的计算:使用传 递过来的目标元组ID
挖掘多关系分类闭频繁项集（续）
挖掘多关系分 类闭频繁项集
生成多关系分 类规则
P#m# p1m1 p2m2 p3m3 p4m4 p5 p6m5
m6
Paper
m# type author m1conference 1 m2conference 2
m3conference 3
m4 journal 1
m5
1
m4 journal 2
journal
Media namRe # VLDBr1 KDDr2 ICDEr3
VLDBr1
Journra4l SIGMOr2D
u1
2
≥100
r1
u2
2
≥100
r2
u3
1
< 100 r3,r4
u4
2
< 100
单初表始闭节频点繁集项：集：
(r(arannk,k2,2))uu1u1u2u2u4 4 (h(hisitsotoryr,y<,≥11000))uu3u1u4 2 (r(ahniskt,o2r)y(h,<is1t0o0r)y,≥u130u04 )u1u2
• 针对星型模式的算法：解决性能问题
• JSApriori • masl、masb • MultiClose
• 第一类算法是基于演绎数据库实现的，另外有运算复杂度高和发 现的模式不易理解等缺点；第二类算法只使用于特殊的星型结构 的数据库
• 无法直接使用现有的多关系关联规则算法
多关系关联分类算法
关联规则基本算法
关联规则基本算法及其应用1．关联规则挖掘1.1 关联规则提出背景1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。
1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。
假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。
特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。
该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。
这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。
1.2 关联规则的基本概念关联规则定义为：假设12{,,...}m Ii i i =是项的集合，给定一个交易数据库12D={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。
关联规则是形如X Y ⇒的蕴涵式， 其中X,Y I ∈且X Y φ⋂=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。
关联规则X Y ⇒在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ⋃的百分比，即概率()P X Y ⋃；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。
数据挖掘 关联规则分类
7.6 基于源于关联规则挖掘概念的分类
• 3.CAEP（通过聚集显露模式分类） • 使用项集支持度挖掘显露模式（EP）构造分类。 • 显露模式（EP）：是一个项集（项的集合），其支 显露模式（ ） 是一个项集 项的集合）， 是一个项集（ ），其支 持度由一个类到另一个类显著增加。 持度由一个类到另一个类显著增加。两个支持度的 比称作EP的增长率 的增长率。 比称作 的增长率。 • 例如，假定我们有顾客数据集，包含类 buys_computer=“yes”或C1和 buys_computer=“no”或C2。 • 项集{age=“<=30”,students=“no”}是一个典型 的EP，其支持度由在C1中的0.2%增长到在C2中的 增长率57.6%/0.2%=288.如果一个新样本X 57.6%，增长率 增长率 包含在上面的EP中，我们可以说将X分类为 的概 分类为C2的概 分类为 率57.6%/(0.2+57.6%)=99.6%。
由R = {Headache, Temp.}
划分出来的等价类有: {u1}, {u2}, {u3}, {u4}, {u5, u7}, {u6, u8}. •下近似 下近似由一些这样的 下近似 数据样本组成，根据 关于属性的知识，它 们毫无疑问属于C。 •上近似 上近似由所有这样的 上近似 样本组成，根据关于 属性的知识，它们不 可能被认为不属于C
X1 = {u | Flu(u) = yes} = {u2, u3, u6, u7} RX1 = {u2, u3}
R X1 = {u2, u3, u6, u7, u5, u8}
7.7.4 粗糙集方法
• 分类中的应用：发现 分类中的应用： 不准确数据或噪音数 据内在的结构联系。 • 范围：它只用于离散 范围 离散 值属性。因此，连续 值属性必须在处理前 离散化。 • 粗糙集主要用于特征 规约
基于关联规则的约简算法
基于关联规则的约简算法
张哲;张涛
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2009(005)021
【摘要】该文研究了症状间的关联规则,并由它提出了一种约简算法.这种约简算法可以用于处理病案数据库中的数据,从而简化了数据库中的病案数据.%This paper analyzes the association rules in symptoms and syndrome and a new reduction algorithm is shown based on the asso-ciation rules. The reduction algorithm can be used in the syndrome database, so the syndrome data can be reduced.
【总页数】2页(P6068-6069)
【作者】张哲;张涛
【作者单位】南阳师范学院,软件学院,河南,南阳,473061;南阳师范学院,软件学院,河南,南阳,473061
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于关联规则的覆盖领域约简算法 [J], 吴涛;尚丽;王伟;陈黎伟
2.基于约简概念格的关联规则提取改进算法 [J], 陈湘;吴跃
3.基于布尔区分矩阵与关联规则挖掘的属性约简算法 [J], 吕跃进;翁世洲;何朝丽
4.基于关联规则挖掘的粗糙集属性值约简算法研究 [J], 杜跃;王治和;景永霞
5.一种基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法 [J], 熊中敏;汪博;陶然;郑宗生;陈明
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，
用来抽取能描述重要数据集合 的模型 ，用于 预测未知数
分类质量的前提下 ，对分类规则前件 中的子项进行约简 ，具 有重要 的理论意义及应用价值 。本文提 出一种基于关联规则 的分类规则约筒方法 ，利 用 Ｕ Ｉ Ｃ 机器 学习及 Ｓ ＳＤ ７１数 ＤＳ Ｒ ［１ ３
据进行实验 。
据对象 的离散类别 ，已广泛应用在市场 营销 、金融投资、天 文 、地理 的数据 分析 与决 策等领域【。近年来 ，国内外学者 Ｊ ｊ 在分类规则 的研究上做了大量工作 。首 先是分类规则提取方
算法 是在 决策树构造过程、生成规则的过程 中，通过选择理
的交易项 目集合 ，Ｄ 中每一个交易 ｒ是 Ｉｅ 中的一组项 目 Ｂ ｓｔ
集 合 ，即 Ｔ＿ｓｔ ｃ ． ｅ。 ｌ
定义 １设 Ｐ＝Ｉｎ …ｎ ｌ Ｉｅ（ １ ， 七， 尸是长 Ｉ ｈｎ ，ｉ ｓｔ＝ ， …， 称 ￣ ｉ ２ ） 度为 ｋ的模式 。 定义 ２形如 Ｐ Ｑ的蕴涵式，其 中，Ｐ＿ ｅ，Ｑ ｌｅ 且 ｃＩ ｔ ｃ ｓｔ ｓ Ｐ Ｑ＝Ｏ，称 Ｐ Ｎ ｊＱ为关联规则 ；若 Ｑ为类属性 ，则称 Ｐ ｊＱ
本文主要通过分析分类规则内属性 之间的相关性 ，减少
分类规则 长度 ，给 出以下基本概念 。 给定一个数据库 Ｄ Ｂ，Ｉ ｔ ｛１２ 厶｝ Ｄ ｓ ＝ ｌ１， ｅ ， …， 是 Ｂ中 １个不 同 ＂ １
间的关系获取 的分类规则 ， 具有精确性、分类质量高 的特点 ， 但是知识集容量 较大 ；此外 ，粗集 、模糊集 、遗传算法 Ｊ Ｊ 等理论在（ 尤其是 不确 定背景下） 分类规则 的获取 上也有较好 的应 用。其次针对分类规则集 中存在 的冗余、冲突现象 ，以 提高分类质量和效率为 目标的分类规 则集 的处理 ，分为直接 处理和后处理 ２种Ｉ 。直接处理是指在分类规则获取 的过程 Ｊ … 中伴随剪枝操作 ， 是一种改进算法 ， 例如 ， ｕｎａ Ｑ ｉｌ Ｒ的 Ｃ ． ｎ ４５
基金项 目：山西省 高等学校科技研究开发基金资助项 目（０９ １０； ２０ １５）
运城学院基金 资助项 Ｈ（Ｃ ２ ０ ０ ５ Ｊ －０ ９ １）
消除冗余 后处理 ，即在 已经 生成规则集的基础上进行 后续处 理 ，消除冗余 。文 献【 】 出的规则过滤方法是一种典型 的 ｌ提 ２ 规则后处理。然而 ，后处理过程完全脱离原始数据集 ，在得 到较好的处理效率 的同时，极易使有价值信息流失 ，有可 能 影响分类 的质量 。不论直接处理还是后处理，消除的冗余及 冲突存在于规 则之 间，对于高维度背景数据 ，获取 的分类规 则前件将 是较 长的字符 串严重影响分类或预测过程中的匹配
ｒ ÷ＰＣ ／Ｉ ｓ ｒ ｎ ｏ ＰＣ — ／ｎ ｅｔ ｉｔ ｒ
Ｅｎ ｆ ｒ ｄ ｏ
取 式的简 单规 则。证 明参考文献【６。 １］
定义 ６设 ｒ ａＡ ２ …Ａ ＯＡ Ｏ ａＡ ｋ…Ａ ＞ ｅ ｌａｈ ＯＡ …Ａ ｊａＡ ａ＝ 是 Ａ ＝
一
Ｅｎ ｄ
条分类规则 ，ｒ： ｘａ二口 Ａ ａ ａＡ ＞ 研 ｏ 是一 条关联规 则，称分类 ＝
为分类规则 。
定义 ３模式 Ｐ Ｄ 在 Ｂ中的支持度为 ａＰＤ ）ｌ／ ￣。 （ＩＢ：ｅＩ ｌ ｌ Ｄ
定义 ４设 Ｐ和 Ｑ为 ２个模式且｛ ｆｎ ） ，其 中， 尸｝ ｛ ＝ 户 Ｐ ｎ ｎ ；９ ＱＩ Ｑ ｎ Ｑ ，则 关联规则 尸 ＝ 在 】 …ｎ ： ｎ ２ …ｎ 朋 ＝Ｑ ＞
４ ７
小置信度％ 。 ，频 繁模式集 的生成 问题［－］ 高关联规则 ［１是提 ４ ５
挖掘效率 的关键 ， 目前频 繁模式 生成方法主要 有 Ａ ｒ ｒ Ｊ ｐｉ ｉ ｏｌ
和 Ｆ —ｅＩ 。 Ｐｔ ｅ”等 ｒ
／ ／ 后位置一致 ，若不一致 ，则需采用 串中找字符操作 ，且属性 （ 间 值） ／ ／ 合取（ 析取） 关系一致 ，即 ｒ＿ｒ ｃ ａ ￣
规则 后件属性（ ， 用置信度 描述该属性（ 相对于其所在分类规则的重要程度。在分类规则集 中，约筒 ｄ 集） 采 集） 值小于 阈值 ， ７ 的属性 ，从而
约简分 类规 则长度 。利 用 Ｕ Ｉ Ｃ 机器学 习及 Ｓ Ｓ Ｒ 数据进 行实验 ， Ｄ ＳＤ ７ 结果表 明该方法具有较高的分类效率。
［ ｓｒｃ］Ｔ ｉｐｐ ｒ ｒｐ ｓｓ ｌｓｉｃｔ ｎｒｌ ｒｄ ｃｉｎｍｅ ｏ ｙａａｙ ｉｇｈ ｏｒｌ ｉｎｏ ａ ｒ ｕｅ ｌ ｓ ｃｔ ｎｒｌ ．ｔ ｂａ ｓｈ Ａｂ ｔａ ｔ ｈｓ ａｅ ｏ ｏｅ ｃａｓ ａ ｏ ｅ ｅ ｕｔ ｔ ｄｂ ｌｚ ｅ ｒ ａ ｏ ｆ ｔｉ ｔｓ ｃａ ｉ ａｉ ｅ Ｉｏ ｔｉ ｅ ｐ ａ ｉ ｆ ｉ ｕ ｏ ｈ ｎ ｎ ｔ ｃ ｅｔ ｔｂ ｎ ｉ ｓｆ ｏ ｕ ｓ ｎ ｔ ｉ
法 的研 究，如通过构造并改进决策树进行 学习分类规则 ，是 种贪 心思 想， 具有高效、可理解性 强等特征 基于统计 。； 学的分 类方法 ：贝叶斯分类法ｌ 】 以用于大型数据库 中， 】 ，可 具有较高分 类质量（ 正确率） ；概念格［６ ５］ －分类法 ，通过格结点
一
２ 关联规则与分类规则的基本概念及性质
ｄ ｃ ｓｏ ｙｓｅ ． ｅ ｉｉ ｎ ｓ ｔ ｍ
［ ｙ ｒ ｓ ａａｍｉｉｇ ｃ ｓｉｃｔ ｎｒｌ； ｓｏｉｔ ｎｒｌ； Ｉ ａ ； ＤＳ ７ｄ ｔ Ｋｅ ｄ ｌｄ ｔ ｎ ； ｌ ｓ ａｉ ｅ ａｓｃ ｉ ｅ ＵＣ ｔ Ｓ ＳＤＲ ａａ ｗｏ ｎ ａ ｆ ｏｕ ｉ ａｏ ｕ ｄａ
作者 苜介： 王
琦（ ７－） 男 ， 师、 １ ８ ， ９ 讲 硕士 ， 主研 方向： 数据挖掘 ；
李 霞 ，副教授、硕士
收稿 日 ： ０ ｌｌ ｌ Ｅｍａ ：ｗ ｊ＠１６ ｏ 期 ２ １・１ ４ － － ｉ ｑｊ ２ ． ｒ ｌ ｓ ｃｎ
第３卷 ８
第９ 期
王
琦， 李
霞 ：基于关联规则 的分类规则约筒 方法
ｒ ． ｆ ｅ １ｆ— ａｒ ｇ ｔ ｃ １ ｔ ． ｔｒ ． ｈ ｅ ＝ｒ ｅ ｉ
定义 ５设 ， ＝ ： ＞ 二ｇ是一条产生式规 则，若 Ｐ 、ｑ分别为 由
』构成的简单合取式 ，称 ｒ 为一条简单规则 。 般地 ，获取规则前件和后件是 由各种属性（ 的 “ 值） 并”
一
／ ／ 删除 ｒ．ｆ 中属于 ｒ．ｇ ｔ 分，ｒ．ｇ ｔ不变 ｅ１ ｅ ｔ ａｒ ｈ 部 ｉ ｅｒ ｈ ｉ
ｒ ｎ ｅ Ⅱ （ ｒ． ） ／ ｃ ＝ｒ 一 １ ａ ａ ／ ． ． 一 修正 ｒ ｅ的置信度
Ｅ ｉ ｎｄ ｆ
Ｅｎ ｉ ｄｆ Ｅｎ ｆ ｒ ｄ ｏ ｒ１ｆ＝ｒ ． ｆ ． ｌ ｃ１ ｔ ｅ ｅ ｒ ｉ ｈｔ ｒ ． ｆ ．ｇ ＝ ｃ１ｔ ｒ ｅ
ｒ ｔ ｃ． ．Ｇ ＝ｒ
“ 或”等 关系组 成的比较复杂的公式 ，由引理可 以对其进行
规 范。
／ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｕ ｅ ｒ ／ ｏ ｓｒ ｃ ｌ ｒ
引理 设 Ｐ＝ 是一 条规则 ，其中，Ｐ ＝９ ＞ 、９为 由 及联接 词 “” Ｖ Ａ 、“ ”构成的任 意复杂公式 ，则存在与 Ｊ Ｑ 等价 的析 Ｐ ） （ 取 范式 Ｐ （ ） ’ ，即原 式可等价分解为若干前（ 件 为简单合 Ｑ’ 后）
想的测试属性及对规则 的剪枝 减少和消除冗余 。文献Ｄ ］ ０采 用闭集的方法对 关联 、分类规则进行后处理 ，并构造相应 的
分类器 。文 献【 １ １］ 在构造 Ｃ Ａ分类器 的过程中采用这种技术 Ｂ
Ｄ Ｂ中的置信度为 ａ ￣ＱＤ ） ＇ Ｎ ／Ｂ／（／Ｂ。 （ Ｐ ／Ｂ ＝ｏ ＱＤ ） ＰＤ ） （ Ｐ ｏ 在 Ｄ 中获取关联规则 ，需要设置最小支持度 ｉ和最 Ｂ
３ 算法分析 ． ３
分 类 规 则 处 理 算 法 （ ｇ ｒｈ ｏ ｌｓｉｃｔ ｎ ｕｅ Ａｌｏｉ ｍ ｆ Ｃ ａｓ ａ ｏ Ｒ ｌ ｔ ｉ ｆ ｉ Ｐｏ ｅｓ ｇＡＣ Ｐ分为 ：（）Ｐ树构造及关联规则获取过程 ； ｒｃｓｉ ， Ｒ ） ｎ １Ｆ （） ２ 第 １ ２第 行～ ０行是本文算法的核心部分 ，需要遍历分类规 则集（ ｃ ＝ｄ） 设ＩＪ １及关联规 则集 Ａ ＩＩ ２，核 心运算（ ４行～ （ ： ） Ａ ｄ 第 第 ９行） 在两重 Ｆ ｒ ｏ 循环 中，时间复杂 度为 Ｏ ｄ ｄ ） （ｌ ２ ，另外 ， ｘ 算法第 ５行判断是否 ｒ￣ ａ 需要调用（ ｃ ｒ， 或重写） 字符串匹配函 数， 复杂度与训练集数据背景 的维度 Ｗ有关 ， 但远小于 Ｏ ｗ ） （ 。
ａ ｓ ｃａｉｎ ｒ ｅｓ ｔｂ ｎ ｌｚｎ 山ｅ ｃ ｒｅａｉｎ ａ ｎ ｈ ｔ ｉｕｅ ａｎｉｇ ｓｔ ｄ ｓｒｂ ｓｔｅｉ ｏ ｔｎｃ ｅ ｅ ｎ ｔｅｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｒ ｌ ｙ ｓｏ ｉｔ ｕｌ ｅ ｙ ａ ａｙ ｉｇ ｏ ｏ ｒｌｔ ｍｏ ｇ ｔｅａｔ ｂ ｔｓｏｆｔ ｉ ｎ ｅ． ｅ ｃｉｅ ｍｐ ｒａ ｅ ｄ ￣ ｅ ｉ ｌｓｉ ａｉ ｕｅｂ ｏ ｒ ｒ ｈ ｈ ｉ ｏ ｕ ｉｇｔｅｄ ｇｅ ｆｃ ｎ ｄ ｎｃ ｆ ｈ ｓｏ ｉｔｏ ｕｌ． ｈｅｌｔｒｐ ｒ ｔｅａ ｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ． ｏ ｅａ ｉ ｌｒｅ ａ ｈ ｅｈ ｌ ｌｅ ｒ ｓｄ ｌｔｄｉ ｓｎ ｅ ｒｅｏ ｏ ｆ ｅ ｅｎ ｏ ｔ ｅａ ｓ ｃａｉｎｒ ｅ Ｔ ｅ ａｔ ｈ ｉ ａ ｏｆｈ ｓｏ ｉｔｏ ｅ ｗｈ ｓ ｓ ａｇ ｒｔ ｎ ｔｒｓ ｏｄｖａｕ ／ ｅｅｅ ｕ ｈ ，ｉ ｎ ｔｅｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｌ．Ｅｘ ｅｉ ｎａ ｅ ｕ ｔ ａｉａｅｔａ ｉ ｔ ｏ ｓｈｇ ｅ ｌｓｉ ｃ ｔ ｎ ｅ ｅ ｔｖ ｎ ｓ ｙ ｕ ｉｇ ＵＣＩａ ｄ Ｓ Ｓ ｄ ｔ ｓｔｅ ｈ ｌｓｉ ａｉｎ ｒ ｅ ｉ ｕ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒｓ ｌｓｖ ｌ ｔ ｈ ｔｔ ｓｍｅ ｄ ｈａ ｉｈ ｒｃａ ｓｆ ａｉ ｆ ｃｉｅ ｅ ｓｂ ｓ ｄ ｈ ｈ ｉ ｏ ｎ ＤＳ ａａ ａ ｎ ｈ
关健词 ：数据挖掘 ；分类规则 ；关联规则 ；Ｕ Ｉ Ｃ 数据 ；Ｓ Ｓ Ｒ Ｄ ＳＤ ７数据