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一种基于序列挖掘的分类系统框架
被引：1
作者：
原野
沈钧毅
机构：
[1] 西安交通大学电子与信息工程学院
来源：
关键词：
序列模式挖掘;
分类;
分类序列规则;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
为了有效地对序列数据进行分类,提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS).先采用一套约束和裁减策略,为每个分类挖掘频繁序列模式,并将其转换为分类序列规则(CSR);再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器.SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类,可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类.实验结果表明,对于序列类型的数据的分类,SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度.
引用
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页码：400 / 403
页数：4
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