综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展,特别详细介绍了主要算法,并探讨了未来的发展方向,为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。
关联规则挖掘技术的研究进展
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为克服现有算法的局限性,研究者们致力于开发性能更优的新算法。例如,多决策树综合技术融合多个决策树的预测结果,提高了分类精度和稳定性。基于先验信息和信息增益的混合分类算法则结合了两种方法的优势,能够更准确地识别数据模式。此外,基于粗糙集的分类算法通过分析数据的不确定性,有效降低了噪声和冗
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