首页> 外国专利> An Associative Classification Method for detecting useful knowledge from huge multi-attributes dataset

An Associative Classification Method for detecting useful knowledge from huge multi-attributes dataset

机译:一种从庞大的多属性数据集中检测有用知识的关联分类方法

摘要

PURPOSE: An association classifying method for meaningful knowledge discovery in a high-capacity multi-attribute data set is provided to predict the class level of a test set more exactly. CONSTITUTION: Data is normalized(S110). Association rules are searched in consideration of the attribute of the normalized data(S120). A classification standard value is created(S130). The classification standard value compares all rules created by the classification degree of data and the association rule search. A rule standard value is created(S140). The rule standard value decides the range of rules in the creation of the rule using the median of a class. Rules are created on the basis of a target class label(S150).
机译:目的:提供一种用于在大容量多属性数据集中进行有意义的知识发现的关联分类方法,以更准确地预测测试集的类级别。构成:数据被标准化(S110)。考虑到归一化数据的属性来搜索关联规则(S120)。创建分类标准值(S130)。分类标准值将由数据的分类度和关联规则搜索创建的所有规则进行比较。创建规则标准值(S140)。规则标准值使用类的中位数决定规则创建中的规则范围。基于目标类别标签创建规则(S150)。

著录项

  • 公开/公告号KR101085066B1

    专利类型

  • 公开/公告日2011-11-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR20100001426

  • 申请日2010-01-07

  • 分类号G06F17;G06F19;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 17:11:07

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号