Majority Classification by Means of Association Rules

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Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: Majority Classification by Means of Association Rules
Autori: Baralis E., Garza P.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 35-46
Titolo del periodico: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
Tipo di referee: Tipo non specificato
Editore: Springer Berlin Heidelberg
ISSN: 0302-9743
Volume: 2838
Titolo del convegno: 7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
Luogo dell'evento: Cavtat-Dubrovnik; Croatia
Rilevanza dell'evento: Internazionale
Abstract: Associative classification is a well-known technique for structured data classification. Most previous work on associative classification based the assignment of the class label on a single classification rule. In this work we propose the assignment of the class label based on simple majority voting among a group of rules matching the test case. We propose a new algorithm, L3M, which is based on previously proposed algorithm L3. L3 performed a reduced amount of pruning, coupled with a two step classification process. L3M combines this approach with the use of multiple rules for data classification. The use of multiple rules, both during database coverage and classification, yields an improved accuracy
Data: 2003
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave:
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 15 Feb 2007 17:22
Data ultima modifica (IRIS): 07 Gen 2014 11:24:46
Data inserimento (PORTO): 24 Ott 2014 12:15
Numero Identificativo (DOI): 10.1007/978-3-540-39804-2_6
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/1510808
Link resolver URL: Link resolver link
Citazioni:

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