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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 3,874 - 3,879 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2009
A NewAssociative Classification Method by Integrating CMAR and Rule Rank Model based on Genetic Network Programming
Guangfei Yang
,
Shingo Mabu
,
Kao
외 4명
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2009.08
학술대회자료
A New Associative Classification Method by Integrating CMAR and An Evolutionary Three-layers Structure
Guangfei Yang
,
Shingo Mabu
,
Kao
외 4명
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2009.08
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In this paper, we propose an evolutionary approach to rank association rules for classification. The association rules are ranked by their support, confidence and length in one of the most important associative classification method, Classification based on Multiple Association Rule(CMAR). However, from some empirical studies, we find that if the rules are ranked by some equations first, the classification accuracy will be improved in some data sets. In order to generate such equations effectively, we propose a Rule Rank model based on Genetic Network Programming(GNP). The experimental results show that our method could improve the classification accuracies effectively.
목차
Abstract
1.INTRODUCTION
2.RULERANK MODEL
3.EVOLVE RULERANK BY GENETIC NETWORK PROGRAMMING
4.RULERANK-CMAR: RE-RANK ASSOCIATION RULE FOR CMAR
5.EMPIRICAL EVALUATIONS
6.CONCLUSIONS AND FUTURE WORK
REFERENCES
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