CMAR基于多关联的分类算法

### CMAR：基于多关联规则的分类算法 #### 摘要 在2001年，Li Wenmin、Han Jiawei与Pei Jian提出了CMAR（Classification based on Multiple Association Rules），这是一种基于多关联规则的分类算法。该方法旨在解决传统关联分类方法存在的问题，如挖掘出大量规则导致的计算效率低下、依赖于单个高置信度规则进行分类时可能出现的偏斜或过拟合等问题。 #### 引言 准确且高效的分类器构建是数据挖掘与机器学习领域的一项基本任务。给定一个包含类别标签的训练集，分类的目标是建立一个模型（即分类器）来预测未知类别标签的新数据对象。先前的研究已经开发了多种用于构建分类器的启发式/贪心搜索技术，例如决策树、规则学习以及朴素贝叶斯分类等。 然而，在处理未结构化数据时，关联分类方法显示出较高的分类精度和强大的灵活性。尽管如此，该方法仍然面临一些挑战，如挖掘出的规则集过大，且分类过程可能仅依赖于单个具有高置信度的规则，这可能导致分类偏差或过拟合。 为了解决这些问题，本文介绍了一种新的关联分类方法——CMAR。该方法基于频繁模式挖掘的有效方法FP-growth进行扩展，构建了一个与类别分布相关的FP树，并能够高效地挖掘大型数据库。此外，CMAR采用CR-tree结构来有效地存储和检索挖掘出的关联规则，并根据置信度、相关性和数据库覆盖率有效地剪枝规则。最终，CMAR利用多个强关联规则进行加权分析来进行分类。 #### 方法论 ##### FP-growth的扩展 CMAR通过扩展FP-growth算法来构建与类别分布相关的FP树。FP-growth是一种有效的频繁项集挖掘算法，它通过构建一棵特殊的树结构——FP树，能够在不生成候选集合的情况下找到所有频繁项集。在CMAR中，这种树被进一步扩展以关联类别分布信息，从而更有效地挖掘出具有类别相关信息的频繁模式。 ##### CR-tree结构 为了更高效地存储和检索挖掘出的关联规则，CMAR引入了一种称为CR-tree的结构。CR-tree不仅可以优化存储空间，还能提高检索速度，从而支持CMAR算法的整体效率。 ##### 规则剪枝 除了高效的挖掘和存储策略外，CMAR还设计了一套规则剪枝机制。这一机制基于规则的置信度、相关性和覆盖范围来筛选出最有价值的规则。通过这种方式，CMAR可以避免使用冗余或低质量的规则进行分类，从而提高了分类的准确性和效率。 ##### 加权分析 CMAR采用一种加权分析的方法来进行分类。具体来说，它不仅考虑单个规则的置信度，还会综合考虑多个规则的置信度和其他属性，以此为基础进行分类。这种方法能更好地利用挖掘出的规则集，减少对单一规则的依赖，从而降低过拟合的风险并提高分类性能。 #### 实验结果 实验结果显示，CMAR在多个不同类型的数据库上表现出了高度一致性和高效性。特别是在与已有的关联分类方法（如CBA和C4.5）进行比较时，CMAR显示出了更高的平均分类精度。此外，CMAR在性能研究中也表现出色，相较于其他报道的关联分类方法，其效率更高且更具可扩展性。 #### 结论 CMAR作为一种基于多关联规则的分类算法，在解决现有关联分类方法存在的问题方面取得了显著进展。通过对FP-growth算法的扩展、引入CR-tree结构以及规则剪枝机制等技术手段，CMAR不仅提高了分类准确性，还在效率和可扩展性方面取得了显著改善。因此，对于需要高效准确地处理大型数据库的场景而言，CMAR是一个非常有价值的选择。