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一种改进的关联规则挖掘与FP树使用积极的和消极的集成

文摘

建设和发展工作的分类器有更多的准确性和执行有效地对大型数据库是数据挖掘技术的关键任务之一(地级)[18]。反复训练数据集产生大量的规则。这非常艰难的存储、检索、删除,以及大量的规则要精通之前申请一个分类器[1]。在这种情况下FP是最好的选择,但这种方法的问题是,它会产生多余的FP树。频繁模式树(FP-Tree)是一种前缀树[3],允许检测复发频繁项目集独家的候选项目集生成[14]。预计现有采矿方法的缺陷疗养。FP—树木奉行分而征服策略。在本文中,我们采用相同的作者[17]来处理大型数据库。这个我们已经集成一个积极的和消极的规则挖掘频繁模式(FP)的分类概念。我们的方法表现良好并产生独特的规则没有歧义。

Rashmi Shikhariya教授和Nitin Shukla说

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