& Detta papper presenterar en subgrupp upptäckt algoritm APRIORI-SD, utvecklat genom att anpassa förening regel lärande till subgrupp upptäckt. Papperet bidrar till subgrupp upptäckt, till en bättre förståelse av den viktade täcka algoritm, och egenskaperna hos den viktade relativa noggrannhet heuristic genom att analysera deras prestanda i ROC utrymme. En experimentell jämförelse med regelinlärare CN2, RIPPER och APRIORI-C på UCI-datamängder visar att APRIORI-SD producerar betydligt mindre regeluppsättningar, där enskilda regler har högre täckning och betydelse. APRIORI-SD jämförs också med undergruppsalgoritmerna CN2-SD och SubgroupMiner. Jämförelserna som gjorts på U.K. trafikolycka data visar att APRIORI-SD är en konkurrenskraftig subgrupp upptäckt algoritm.
APRIORI-SD REF använder föreningsregler för att upptäcka intressanta undergrupper med kategoriska egenskaper av intresse.
APRIORI-SD: Adapting Association Rule Learning to Subgroup Discovery
{'venue': 'Applied Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}