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
▪
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！
17
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
▪
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
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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