一种基于序列挖掘的分类系统框架

摘要

为了有效地对序列数据进行分类,提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS).先采用一套约束和裁减策略,为每个分类挖掘频繁序列模式,并将其转换为分类序列规则(CSR);再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器.SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类,可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类.实验结果表明,对于序列类型的数据的分类,SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度.