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上传时间: 2021-03-27
详细说明：基于关联规则的分类算法 已经被证明具有更高的准确性和更好的 与经典分类器相比，易于理解。 这些 优点使它们被广泛应用于智能决策系统的应用中。 但是，在某些特定领域，例如 作为医疗保健领域，人们希望使用更多的先验知识和 更多关注 注意具有强相关性的属性 在建模过程中使用类标签。 本文提出了一种模糊 信息增益的加权关联分类器 （IGWFAC）是 建议的。 IGWFAC使用属性选择 信息增益确定属性的策略 重要程度并分配相应的权重，以便 更重要的属性受到更多关注。 在 此外，所提出的算法将模糊集应用于 离散化数字变量，而不是直接分区 为了避免出现尖锐的边界问题。 实施后， 新分类器已通过UCI的基准数据进行了测试 机器学习存储库。 实验结果表明 分类准确性得到提高，减少了 在规则冗余中。
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