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Subgroup Discovery Algorithms： A Survey and Empirical Evaluation

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摘要亚群发现是关于利息的一个性质在不同变量之中发现有趣的协会的一种数据采矿技术。存在亚群发现方法为寻找采用不同策略，修剪并且评价亚群。学习哪个一个亚群发现算法的特征应该为产生优秀亚群被考虑是很关键的。在这方面，很多评论在亚群发现上被进行了。尽管他们在一些流行亚群发现方法上提供宽广概述，他们为亚群评估采用很少数据集和措施。根据存在措施，亚群不能从所有观点被估价。我们的工作由使用大量数据集并且由为亚群评估定义新措施在一些流行亚群发现方法上执行广泛的分析。分析结果将帮助做好理解主要亚群发现方法，揭开为进一步的改进的差距并且为特定的申请领域选择算法的合适的范畴。

DOI 2d3903nnd9/1622491

作者 Sumyea Helal

机构地区不详

出处《计算机科学技术学报：英文版》 2016年3期

关键词发现算法评价发现方法子群数据挖掘技术数据集

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2016年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

计算机科学技术学报：英文版

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