基于大数据与人工智能的关联分类改进算法

摘要：

阐述现阶段大数据应用的基础上,从人工智能角度出发进行数据挖掘的算法研究.基于支持度和置信度的关联分类算法难以有效度量类别和项集之间的相关性,因此容易产生许多质量不高的规则.提出了一种基于余弦度量的关联分类算法——IACD.IACD算法在挖掘关联规则时使用余弦度量来度量项集与类别间的相关性;其次,提出了一种新的规则强度对规则进行排序、剪枝以减少冗余规则的数量.实验结果表明,IACD算法有效地提高了规则质量,在多个UCI数据集上具有较高的分类准确率.

关键词：关联分类;余弦度量;分类准确率

所属期刊栏目：42

资助基金：省级中青年教师教育科研项目JT180867

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-65,69