1、關(guān)聯(lián)分類法將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用于分類領(lǐng)域，構(gòu)建了一種新的更準(zhǔn)確的分類器。由于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在挖掘大量數(shù)據(jù)之間的并發(fā)的潛在相關(guān)性方面的優(yōu)勢和良好的擴展適應(yīng)性，使得在其基礎(chǔ)上的關(guān)聯(lián)分類技術(shù)有廣闊的應(yīng)用空間。實驗結(jié)果顯示，一般情況下，該類算法的分類準(zhǔn)確度要優(yōu)于傳統(tǒng)的分類系統(tǒng)C4.5。但是已提出的關(guān)聯(lián)分類算法處理龐大規(guī)則非常困難，魯棒性不高，也經(jīng)常受到過適應(yīng)現(xiàn)象的干擾，限制了在噪聲數(shù)據(jù)干擾情況下這類算法的應(yīng)用。 我們的目標(biāo)是在已有關(guān)聯(lián)分

2、類算法的基礎(chǔ)上，克服訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的噪聲干擾，提供一種適應(yīng)性較強的穩(wěn)定的同時具有較強預(yù)測能力的關(guān)聯(lián)分類器。為此，本文做了如下研究： 1.在對過適應(yīng)問題和算法魯棒性問題進(jìn)行深入研究。 2.在關(guān)聯(lián)分類器構(gòu)建中引入項集壓縮表示方法概化閉包項集挖掘思想，在L3G分類器的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種基于概化閉包壓縮規(guī)則的具有彈性容忍噪聲性能及較強預(yù)測能力的關(guān)聯(lián)分類器-ACGCCR分類器。 3.針對非平衡類分布下算法的適應(yīng)性情況，改進(jìn)原概

3、化閉包挖掘中的容忍限度值的設(shè)置方法，提出根據(jù)類分布狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整設(shè)置容忍限度值的方法。 4.針對概化思想在規(guī)則領(lǐng)域中的應(yīng)用區(qū)別，提出概化閉包類規(guī)則裁剪技術(shù)。既裁掉冗余信息，又控制了概化的程度，減少壓縮后規(guī)則置信度信息的損失，避免過度概化造成學(xué)習(xí)能力不足的問題。 5.通過大量實驗，對比ACGCCR算法和其它關(guān)聯(lián)分類算法的性能，驗證ACGCCR算法的有效性。并將算法集成到公路養(yǎng)路費征收管理與分析決策系統(tǒng)中應(yīng)用，效果良好。