《表8 IAMC和CBA算法的G-mean和F-score度量比较》

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《基于多次学习和关联度的关联分类改进算法》

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针对传统关联分类中高质量的规则不多、规则不能覆盖全部训练实例的问题.本文提出了基于多度量和多次学习的改进算法IAMC.改进的算法中，对数据集进行了多次关联分类来产生更多的规则.使用综合考虑了置信度和补类支持度的关联度生成规则，以提高生成规则的质量.对没有被覆盖和冲突实例采用建决策树的方式再次提取规则，做到了对训练实例百分百的覆盖.实验结果证明IAMC算法可以提出更多高质量规则，在部分数据集上比关联分类及其改进算法具有更好的表现.