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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Associative Classifier for Uncertain Data

verfasst von : Xiangju Qin, Yang Zhang, Xue Li, Yong Wang

Erschienen in: Web-Age Information Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Associative classifiers are relatively easy for people to understand and often outperform decision tree learners on many classification problems. Existing associative classifiers only work with certain data. However, data uncertainty is prevalent in many real-world applications such as sensor network, market analysis and medical diagnosis. And uncertainty may render many conventional classifiers inapplicable to uncertain classification tasks. In this paper, based on U-Apriori algorothm and CBA algorithm, we propose an associative classifier for uncertain data, uCBA (uncertain Classification Based on Associative), which can classify both certain and uncertain data. The algorithm redefines the support, confidence, rule pruning and classification strategy of CBA. Experimental results on 21 datasets from UCI Repository demonstrate that the proposed algorithm yields good performance and has satisfactory performance even on highly uncertain data.

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Metadaten
Titel
Associative Classifier for Uncertain Data
verfasst von
Xiangju Qin
Yang Zhang
Xue Li
Yong Wang
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-14246-8_66