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This complete matlab for neural network

发信人: brazil (rainbow), 信区: DataMining
标  题: integrating classification and association rule m
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Aug  5 16:00:28 2002)

在integrating classification and association rule mining(上载文件区中有)一文中
，给出了一种关联分类的方法，大致分为两步：生成所有的类关联规则，建立分类器。

在第二步，又细分为1.对类关联规则排序2.按照排序，为构建分类器选择规则，放在集合
C中3.删除C中不能提高分类器准确率的规则。

问题：
1.在上述的3中，文中是这样写的：find the first rule p in C with the lowest tota
l number of errors and drop all the rules after p in C;
classifier是形如<r1,r2,...,rn,default_class>的格式。
问：经过3的处理，难道C中只剩下一条规则p和其对应的default class? 
first如何理解？例如，有两条rules具有同样的lowest total number of errors,是不是
只选择第一条rule,因为按照排序，它的优先级高一些？

2.total number of errors是如何计算的？
文中是这样写的：the total number of errors that are made by the current C and 
the default class.This is the sum of the number of errors that have been made 
by all the selected rules in C and the number of errors to be made by the defa
ult class in the training cata.
按字面意思，我的理解为：total number of errors是计算C中的rules对初始数据集D中样
本的错分数，且随着规则r被不断插入C,the total number of errors是不断增大的。这句
话和上述问题1中的文字好像有冲突，所以我理解the first rule p in C with the lowe
st total number of errors中的total number of errors只是针对rule p而言的，不是t
he sum of ...,不知我理解的对不对？



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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 210.78.144.40]