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基于关联规则的分类模型发现算法研究的开题报告

【题目】基于关联规则的分类模型发现算法研究

【背景与意义】

在当今大数据时代，分类模型的发现尤为重要。分类模型可以帮助人们快速地识别数据中不同类别的特征并根据这些特征进行分类。传统分类模型经常采用统计学、数学或机器学习等方法进行发现和建模，但这些方法在处理非结构化、高维度或过于稠密的数据时会遇到挑战。

相对而言，关联规则是一种对于非结构化数据可以有效处理的方法。传统的关联规则算法根据频繁模式进行发现，但是这些算法无法对数据进行分类。因此，本文提出一种基于关联规则的分类模型发现算法，以便能更好地挖掘数据中的分类特征。

【研究内容】

本文拟采用以下几种关键技术进行研究：

1.关联规则挖掘算法：基于Apriori算法，采用改进的GSP算法进行频繁模式的挖掘。

2.分类模型发现算法：结合关联规则技术和聚类技术，完成分类模型的发现。

3.模型评价和优化：采用准确率、召回率和F1值等指标，对模型的效果进行评估和优化。

【研究方法】

本文将基于数据挖掘技术，使用Python编程语言编写程序实现上述算法。具体流程如下：

1.对数据集进行预处理，包括缺失值填充、特征选择等操作。

2.对数据集进行关联规则的挖掘，得到频繁模式，同时考虑到频繁模式的分类特征。

3.将得到的频繁模式进行分类模型的发现，使用聚类算法进行模型划分。

4.使用评价指标对模型进行评估，发现模型的不足之处并进行优化。

【预期目标】

本文旨在提出一种能够有效处理非结构化数据的分类模型发现算法，并通过实验结果和与传统分类模型的比较，证明该算法的优越性和实用性。具体的预期目标包括：

1.在准确率、召回率和F1值等指标上，超越传统分类模型。

2.针对稠密数据、高维度数据以及非结构化数据等问题，提供一种新的可以有效解决的算法。

3.为实际应用场景提供一个可行的分类模型发现算法并在该领域有一定的推广应用。