模糊关联规则与支持向量机结合的分类器构建

"基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法，通过模糊C-均值聚类算法离散化连续属性，改进模糊关联规则挖掘分类关联，使用兼容度指标选择特征向量构建支持向量机模型，提高了分类识别能力和效率。" 本文主要探讨了一种新的数据分类方法，旨在提升数据库分类系统的精确度。该方法的核心是结合模糊理论、关联规则和支持向量机（SVM）技术。首先，针对数据库中通常存在的连续属性，采用模糊C-均值（FCM）聚类算法进行离散化处理。模糊C-均值聚类是一种广泛应用的模糊聚类方法，它能够处理不确定性和模糊性的数据，将连续数值转化为离散的类别，为后续分析提供基础。 在离散化的基础上，文章提出了一种改进的模糊关联规则挖掘算法。关联规则通常用于发现数据集中的项集之间的有趣关系，而模糊关联规则则允许在规则中存在一定程度的不确定性或模糊性。通过这种改进的算法，可以在数据中挖掘出与分类相关的模糊规则，这些规则可以揭示数据的内在结构和模式。 最后，为了构建支持向量机分类器模型，研究者引入了兼容度指标来选择特征向量。支持向量机是一种监督学习模型，尤其擅长处理小样本、非线性及高维模式识别问题。特征向量的选择至关重要，因为它们决定了模型的复杂度和分类性能。通过兼容度指标，可以挑选出对分类最有利的特征，避免过拟合，从而提高分类的准确性和效率。 实验结果显示，该方法在分类识别能力和分类效果上表现出色。这意味着，结合模糊分类、关联规则和支持向量机的方法能够在复杂的数据环境中提供更准确的分类结果，对于需要高精度分类的领域，如生物信息学、金融风险评估或图像识别等，具有广泛的应用前景。 这项工作为数据挖掘领域的分类问题提供了新的解决思路，通过融合多种方法的优势，实现了对复杂数据的有效处理和高精度分类。同时，这种方法的灵活性和适应性也为未来研究提供了新的探索方向，如进一步优化模糊规则挖掘算法，或者探究如何在更大规模数据集上应用和支持向量机的并行化计算。