基于多重多层次关系的分类属性泛化研究

摘要：

文章针对具有多重多层次的属性泛化问题构建了MRML泛化模型,并应用于分类规则的学习,提出一种基于MRML泛化关系的分类规则泛化学习方法(CG-DK);该方法根据具体发现任务的需求和当前实际数据库的内容,通过误分类率的控制,在挖掘的过程中选择最紧凑的泛化层次和路径对属性进行泛化,以得到符合用户个性化要求的优化的分类规则;实验表明了该方法的有效性.

关键词：数据挖掘、属性归纳、多重多层次、分类

所属期刊栏目：31

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目050420207;安徽省教育厅自然科学基金资助项目2006KJ036B

在线出版日期：2008-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1433-1437