9、基于关联规则挖掘的新型分类算法及多分类波纹规则研究

基于关联规则挖掘的新型分类算法及多分类波纹规则研究

在数据挖掘领域，分类算法是一项重要的技术，它能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。本文将介绍一种基于关联规则挖掘的新型分类算法，以及对多分类波纹规则的初步研究。

基于关联规则挖掘的分类算法

在关联规则挖掘中，我们可以通过分析数据集中的项集之间的关联关系，生成分类规则。首先，我们来看一些生成的分类规则示例：
- 节点AC ：
- a1c1：置信度小于最小置信度。
- a3c1：置信度大于等于最小置信度，得出规则7：如果A=a3且C=c1，则类别为y (2, 1)。
- 节点B ：
- b1：置信度小于最小置信度。
- b2：置信度大于等于最小置信度，得出规则8：如果B = b2，则类别为n (3, 1)。
- b3：置信度大于等于最小置信度，得出规则9：如果B = b3，则类别为y (3, 1)。
- 节点BC ：
- b1c1：置信度小于最小置信度。
- b2c1：置信度大于等于最小置信度，得出规则10：如果B=b2且C=c1，则类别为n (2,1)。
- b3c1：置信度大于等于最小置信度，得出规则11：如果B=b3且C=c1，则类别为y (2,1)。
- 节点C ：
- c1：置信度大于等于最小置信度，得出规则12：如果C = c1，则类别为y (3, 3/5)。
- c2：置信度大于等于最小置信度，得出规则13：如果C = c2，则类别为n (2, 2