基于关联规则的多关系分类算法研究.
机器学习技术中的多标签分类方法
机器学习技术中的多标签分类方法在机器学习领域，多标签分类是一种重要的任务，用于将实例关联到多个标签中。
与传统的单标签分类问题不同，多标签分类问题涉及到每个样本都可以有多个标签。
这在实际应用中非常常见，比如图像分类中的多标签图像识别，文本分类中的情感分析等。
在解决多标签分类问题时，传统的单标签分类方法往往无法直接应用。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列针对多标签分类的技术和算法。
一种常见的多标签分类方法是二分类方法。
它将每个标签视为一个独立的二分类任务，将多标签分类问题转化为多个二分类子问题。
然后，针对每个子问题使用二分类算法进行分类，最后将各个子问题的结果合并得到最终的多标签分类结果。
这种方法简单直接，易于实现，但忽略了标签之间的相关性。
为了更好地捕捉标签之间的相关性，人们提出了基于关联规则的多标签分类方法。
关联规则是指标签之间的关联关系，比如有些标签可能经常同时出现。
这种方法通过挖掘数据中存在的关联规则，将标签之间的关联关系考虑进来，从而提高多标签分类的准确性。
关联规则挖掘算法如Apriori算法和FP-Growth算法等可以用于生成关联规则，然后将这些关联规则应用于多标签分类问题。
除了关联规则，损失函数也是多标签分类中的关键。
传统的单标签分类通常使用交叉熵损失函数，但在多标签分类问题中，交叉熵损失函数不再适用，因为它无法直接处理多个标签。
因此，人们提出了一些针对多标签分类的损失函数。
例如，基于逻辑回归的损失函数可以将多标签分类问题转化为二进制分类问题，同时考虑多个标签。
此外，人们还提出了基于决策树的多标签分类方法。
决策树是一种常用的分类算法，用于根据特征属性将实例分配到特定的标签。
在多标签分类中，决策树可以被扩展为多标签决策树（MLDT）。
MLDT将标签的组合作为决策树节点的特征属性，并使用一些启发式算法选择节点进行划分。
这种方法可以更好地处理多标签分类问题，并且具有较高的解释性和可扩展性。
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
基于APRIORI算法和OLAP的关联规则对图书信息分类模型的设计
Ｊ ｕ １ ． ２ ０ １ ３
Ｖ ｏ １ ． ２ ６ Ｎｏ ． ４
第２ ６卷第 ４期
基于 Ａ Ｐ Ｒ Ｉ Ｏ Ｒ Ｉ 算 法和 Ｃ Ｌ Ａ Ｐ的
关 联 规 则 对 图 书 信 息 分 类 模 型 的 设 计
毛 敬 玉
（ 兰州职业技术学院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ） 摘 要： 在 图书销 售或图书馆建设过程 中积 累了大量 的图 书信 息数 据 ， 面对庞 大的数据 量 ， 如何 处理这 些数 据
有一项 ， 这里 采 用 的是 中规 则 的定 义 。一 旦这 些 规则 被 生 成， 那 么只有那些大于用户所给定 的最小可信 度的规则 才会 被 留下来 。为了生成所有频繁项 集 ， 使用 了递归 的方 法 。程
序如下 ： ｌ ａ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ （ Ｔ）
２ ０ １ ３年 ７月
黑龙江生态工程职业学 院学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ
数据立方体 中而无需重新计算 ， 由此可 以节 约大量的数据挖
掘时间 。
出现 的频 繁性 至少 要与预 定义 的最 小支 持度一 致 。然 后 由 这些频集生 成强关联规则 ， 这些规则 必须满 足最小支持 度与 最小可 信度 。然后使 用第 １步找到 的项集 产生期望 的规则 ， 产生 只包含集 合的项的所有规则 ， 其 中每一条 规则在右 部只
中图分类号 ： Ｇ ２ ５ ０ ． ７ ／ Ｔ Ｐ ３ １ ２
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。
关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。
细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。
聚类是搜索簇的无监督学习过程。
与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。
聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。
而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。
从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
聚类算法和分类算法总结
聚类算法和分类算法总结聚类算法总结原⽂:聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means：是⼀种典型的划分聚类算法，它⽤⼀个聚类的中⼼来代表⼀个簇，即在迭代过程中选择的聚点不⼀定是聚类中的⼀个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采⽤简单匹配⽅法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k-medoids：在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法CLARA：CLARA算法在PAM的基础上采⽤了抽样技术，能够处理⼤规模数据CLARANS：CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第⼀个⽤于空间数据库的聚类算法FocusedCLARAN：采⽤了空间索引技术提⾼了CLARANS算法的效率PCM：模糊集合理论引⼊聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法基于层次聚类算法：CURE：采⽤抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采⽤分区技术对样本进⾏分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进⾏全局聚类ROCK：也采⽤了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响CHEMALOEN（变⾊龙算法）：⾸先由数据集构造成⼀个K-最近邻图Gk ,再通过⼀个图的划分算法将图Gk 划分成⼤量的⼦图,每个⼦图代表⼀个初始⼦簇,最后⽤⼀个凝聚的层次聚类算法反复合并⼦簇，找到真正的结果簇SBAC：SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较⾼的权值BIRCH：BIRCH算法利⽤树结构对数据集进⾏处理，叶结点存储⼀个聚类，⽤中⼼和半径表⽰，顺序处理每⼀个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE：BUBBLE算法则把BIRCH算法的中⼼和半径概念推⼴到普通的距离空间BUBBLE-FM：BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提⾼了BUBBLE算法的效率基于密度聚类算法：DBSCAN：DBSCAN算法是⼀种典型的基于密度的聚类算法，该算法采⽤空间索引技术来搜索对象的邻域，引⼊了“核⼼对象”和“密度可达”等概念，从核⼼对象出发，把所有密度可达的对象组成⼀个簇GDBSCAN：算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念，以适应空间对象的特点DBLASD：OPTICS：OPTICS算法结合了聚类的⾃动性和交互性，先⽣成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到⽤户满意的结果FDC：FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若⼲个矩形空间，当空间维数较少时可以⼤⼤提⾼DBSCAN的效率基于⽹格的聚类算法：STING：利⽤⽹格单元保存数据统计信息，从⽽实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引⼊了⼩波变换的原理，主要应⽤于信号处理领域。
基于关联规则的决策树算法
中图 分类号： Ｐ１１ Ｔ ３１ ２ ・
基 于 关联规 则 的决 策树 算 法
、
汪海锐 ，李
伟
ｆ 河海 大 学 计 算 机 与 信 息 学 院 ，江 棼 常 州 ２ ３２ ；２ 海 军 蚌埠 上 官 学 校 ，安 徽 蚌 埠 ２ ３ １ ） １ １０ ２ ３ ０２
摘
要 ：通过将关联规则与 决策树算法相结合 ，形成一种基于关联规则 的决策树算法 。该算法对 不同时期同一事务的异种 数据结构进行处
种 分 类 算 法 成 为 当 前 的研 究 热 点 。在 分 类 算 法 中 ，决策 树 算 法” 是 一 个 极 为 经典 的分 类 算 法 ， 不 少 学者 对 其 进行 研 究 有 改 进 。对 于 现 行 的决 策 树 算 法 ，虽然 不少 学 者 从 多个 方 面提 出 了改进 ，部 分算 法 解 决 了其 缺值 处 理 、并行 处理 等 局 限性 ， 但 它 们 同 时都 具 有 一 个 不 可 回避 的缺 点 ：无 法 适应 因采 样 数 据 时 期 不 同而 导 致 的属 性值 不一 致 问题 。同 时 ，传 统 的 决 策 树 算 法对 于 很 庞 大 的 数 据集 而言 是 很 不 合适 的 ， 由此 一 些 研 究 人 员采 用 了不 同的 方 法来 处 理 这 个 问题 ，如 并 行 的处 理 方 法 、 多决 策 树 合 并 算法 来 提 高 决 策 树 算法 的效 率 ，为 此 ， 文 献 【】 数据 集 进 行 划 分 ，将 大 数 据集 划 分 成 小 的数 据 集 ，冉 ３对
Ｔｈ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｌ ｅ ｈ ｒ ｂ ｅ ， ｈ ｃ ｘ ｓｓ ｉ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ ｌ ｓ ｉｉ ａｉ ｎ ｈ ｔｉ ｈ ｒ ｄｉ ｏ ａ ｌｓ ｉｉ ａ ｉ ａｌｎ ｔｃ ａ ｓｆ ｆｅ ｔ ｅ ｙ ａ ｄ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｖ ｓ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｗ ｉ ｈ ｅ ｉｔ ｎ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ａ ｓｆｃ ｔ ．ｔ ａ ｓ ｔ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｌ ａ ｓｆｃ ｔ ｉ ｃ ｏ ｉ ｃ ｏｎ ｃ ｌ ｏ ｌｓ ｉ ｅ ｆｃ ｉ ｌ ｎ ｙ ｖ
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
24
19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
19:40
19
C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
19:40
14
Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法， “K-项集”用于探索“K+1-项集”。 1.首先，找出频繁“1-项集”的集合。该集合 记作L1。L1用于找频繁“2-项集”的集合L2， 而L2用于找L3， 如此下去，直到不能找到“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
基于关联规则分类的道路网网格模式识别
基 于关 联 规 则 分 类 的道 路 网 网格 模 式 识 别
巩现 勇 ，武 芳 ，焦洋洋 ，李靖 涵 ，黄博华
（ １ ． 信 息工程 大学 地理空间信息学院 ， 河南 郑州
２ ． 地 理 信 息 工 程 国 家 重 点 实验 室 ， 陕西 西安
４ ５ ０ ０ ５ ２；
７ １ ０ ０ ５ ４ ）
ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｏ ｎ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｓ ｈ ａ ｐ ｅ ｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｎ ，ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｍｅ ｓ ｈ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｉ ｒ ｔ ｙ ；ｔ ｈ ｅ ｎ
ｎ ｉ ｚ ｅ ｇ ｉｄ ｒ ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ．Ｅｘ ｒ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｗ ａ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ，ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ Ｘｉ ａ ｎ ｙ ｏ ｎ ｇ 一， Ｗ Ｕ Ｆ ａ ｎ ｇ ，Ｊ Ｉ Ａ Ｏ Ｙａ ｎ ｇ ｙ ａ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ｎ ｇ ｈ ａ ｎ 一，ＨＵ ＡＮＧ Ｂ ｏ ｈ ｕ ａ
（ １ ＿ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ５ ２ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｇ ｅ ｏ — ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｘ ｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ５ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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生成多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
单表闭频繁项集： 初始节点集： (rank,2) (rank,2) uu 1u 1u 2u 2u 44 (history,<100) (history,≥100) uu 3u 1u 42 (rank,2)(history, (history,<100)≥ u 100) 3u4 u1u2 •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
生成多关系分类规则（续）
• 伪码表示：
生成多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
运用分类规则进行分类
• 对测试数据集中的元组进行分类
挖掘多关系分 类闭频繁项集
生成多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
• 假设元组满足n个分类规则（n=0,1,2,…），我们 将这n个规则按照置信度由高到低的排列，这样 就得到一个分类器（R1,R2,…,Rn,DefaultClass）， 其中conf（Ri）≧conf（Rj）（i<j） • 分类时，选择置信度最高的规则的类标作为预 测类标
类标项： (status,Y)r1r3 (status,N)r2r4
挖掘多关系分 类闭频繁项集
挖掘多关系分类闭频繁项集（续）
Paper P# m# p1m1 p2m2 p3m3 p4m4 p5 p6m5 m6 m# type author m1conference 1 m2conference 2 m3conference 3 m4 journal 1 m5 1 m4 journal 2 journal Media R# name r1 VLDB r2 KDD r3 ICDE VLDB r1 Journal r4 SIGMOD r2 record Journal of Software
• 目标表中的单表项集 • 非目标表中的跨表项集
生பைடு நூலகம்多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
• 出于性能考虑，不考虑跨更多表的项集。但已经包含了类 标与各表中项集间的关联，我们期望能从中生成出有强分 类能力的规则。
挖掘多关系分 类闭频繁项集
挖掘多关系分类闭频繁项集（续）
• 目标关系的情形
R# r1 r2 r3 r4 sex F M M F Researcher age middle middle old middle U# u1 u2 u3 u3 status Y N Y N
• 目标表、项、项集、频繁项集（项之间可能有关联） • 闭频繁项集：
• 项集X，不存在一个项集Y，YX，且Y与X的支持度相同
• 分类闭频繁项集：包含类标项
• 主要步骤：
挖掘多关系分类 闭频繁项集 生成多关系分类 规则 运用分类规则进 行分类
挖掘多关系分 类闭频繁项集
挖掘多关系分类闭频繁项集
• 挖掘下列2种分类闭频繁项集：
挖掘多关系分 类闭频繁项集
挖掘多关系分类闭频繁项集（续）
• 非目标关系
• 在单个非目标关系上利用CHARM算法找到所有的闭频繁项集 • 通过传递过来的目标元组ID将闭频繁项集和类标项组合生成 分类闭频繁项集
U# u1 u2 u3 u4 University rank history 2 ≥100 2 ≥100 1 < 100 2 < 100 IDs r1 r2 r3,r4
与类标项组合： 根据minsup修剪后： (status,Y)(sex,M) 3 24 (status,N)(age,middle) (status,Y)(age,middle)1 (status,Y)(sex,F)(age,middle)1 (status,N)(sex,M)2 (status,N)(age,middle)24 (status,N)(sex,F)(age,middle)4
跨表闭频繁项集： (status,Y)(author,1):2 (status,N)(author,2):2
挖掘多关系分 类闭频繁项集
生成多关系分类规则
• 由闭频繁项集生成规则集
• 规则须满足最小置信度的要求 • 生成规则时的修建策略
生成多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
• 短规则比长规则有更广泛的预测能力，优先生 成短规则，利用已经生成的短规则进行修剪
生成多关系分 类规则
初始节点集合： 类标项： (sex,F) 14 (status,Y) 13 (sex,M) 23 (status,N) 24 (age,middle)124
运用分类规则 进行分类
闭频繁项集： (sex,M)23 (age,middle)124 (sex,F)(age,middle)14
基于关联规则的多关系分 类算法研究
指导教师：何军 副教授 05计算机2班 顾应钦
研究背景
• 我们必须找到有效方法，自动地分析数据、自动地对数据 分类、自动地对数据汇总、自动地发现和描述数据中的趋 势、自动地标记异常。这是数据库研究最活跃、最令人激 动地领域之一。 ——Jim Gray • 传统数据挖掘方法的局限：
生成多关系分 类规则
运用分类规则 进行分类
level IDs 1 r1 2 r2 单表闭频繁项集： 3 r3 (author,1) p1p 2 r1,r2 4p5
(author,2)p2p6
1 3
r4
跨表闭频繁项集： (status,Y) (type,conference):2 (status,N)(type,journal):2 (status,N) (level,2):2
• 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
• 基本定义：
• 多关系数据挖掘
• 分类任务：
基于关联规则 的多关系分类
• 基于关联规则的分类方法 • 优点：高分类准确度，分类规则易于理解和可重用 • 现有的关联分类算法都是基于单表数据实现的
多关系关联规则挖掘
• 2类多关系关联规则挖掘算法
• 基于ILP技术的算法：解决统计偏斜问题
• WARMER • FARMER