分类规则

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

10.8.2 数量关联规则的分类 根据数值属性的处理方式进行分类 (1) 数值属性的静态离散化 (2) 数值属性的动态离散化 (3) 基于特定的技术进行数值属性的离散化

基于基因表达式程序设计（GEP）的分类规则挖掘算法 该算法采用新型的自动化程序设计方法——基因表达式程序设计（GEP），并对其进行一系列优化改进，包括设计适应函数、优化群体初始化、引入新的遗传算子以及采用（λ+u）淘汰策略等。通过这些改进，算法能够有效地挖掘数据中的分类规则。 算法验证 UCI机器学习知识库中的数据集被用于验证算法的准确性。实验结果表明，与C4.5算法以及文献[3]中提出的算法相比，该算法展现出更高的准确率。

决策树分类方法具有其独特的优点，但也存在一定局限性。例如，由于训练数据集的规模巨大，生成的决策树可能过于复杂，难以理解且可读性较差。相比之下，直接提取IF-THEN规则并构建基于规则的分类器可能更易于理解，尤其是在决策树分支极为复杂时。

在数据挖掘中，分类属性与量化属性的关联规则分析是一项重要工作。分类属性（Categorical Attribute）和量化属性（Quantitative Attribute）的关联性研究，可以帮助揭示数据中的潜在模式和趋势，为决策提供支持。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

为了避免歧义，WHERE子句中列名需要以表名前缀进行限定。表名前缀可以提高查询性能。对于表中不同的列名，可以使用别名进行标识。

选择“排序规则设置”。

阿里巴巴公开了一份名为《Cobar规则 - Alibaba Open Sesame.pdf》的资源下载文件，帮助用户优化Cobar数据库的使用规则。该指南详细介绍了如何调整和优化Cobar数据库的规则以提高性能和效率。通过遵循这些优化建议，用户可以更好地管理和利用其数据库资源。