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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Guangfei Yang (Waseda University) Shingo Mabu (Waseda University) Kaoru Shimada (Waseda University) Kotaro Hirasawa (Waseda University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
2,920 - 2,925 (6page)

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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 학술대회자료

초록· 키워드

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The association rules have been demonstrated to beuseful for classification, like CBA, CMAR. However, the rule mining procedure does not focus on classification, and most of the rues will be pruned in classification. As a result, if we could directly mine the classification as sociation rules, the time will be saved. Mean while, we could expect even better accuracy because the mining procedure it self considers the classification. In this paper, we build a novel evolution ary method, named Evo CMAR, to directly mine classification association rules.
#Selected keywords relevant to the subject

목차

Abstract
1.INTRODUCTION
2.MAIN IDEAS OF EVOCMAR
3.MAIN PROCEDURES OF EVOCMAR
4.SIMULATION STUDIES
5.CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (0)

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