【摘 要】
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针对因不平衡数据中小类实例少、关联分类算法挖掘到小类规则少且小类规则的置信度较低,使得小类规则排序优先级低,从而导致小类的分类准确率较低的问题,提出类间相关率度量
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170129）, 福建省自然科学基金项目（2013J01259）, 福建省中青年教师教育科研项目（JA15303）
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针对因不平衡数据中小类实例少、关联分类算法挖掘到小类规则少且小类规则的置信度较低,使得小类规则排序优先级低,从而导致小类的分类准确率较低的问题,提出类间相关率度量规则前件与预测类别相对于其他每一类别的相对相关程度;利用类间相关率挖掘规则得到更多小类规则;综合考虑规则前件、预测类别、规则前件补集、预测类别补集之间的关系,提出新的规则强度度量方法,以提高小类排序时的优先级。结果表明,本文中的算法能有效地提高不平衡数据中小类的查全率,进而较大地改善了不平衡数据的查全率几何平均值。
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