Diferenças entre edições de "Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Classificação associativa incremental (LAC)"

No Algoritmo 1 apresentamos o pseudo-código do LAC que recebe como entrada o conjunto de treinamento e teste, limiares mínimos de suporte e confiância e um limite máximo para o tamanho das regras extraídas. Para cada instância tipertencer a cada classe. Na linha 7 atribui-se o rótulo da classe que obteve maior probabilidade à tido conjunto de teste é extraído um conjunto de regras de associação que respeite os limiares de suporte, confiânça e tamanho da regra (linha 2). Seguindo, entre as linhas 3 à 6 são computadas as probabilidades da instância <math>t_{i}</math> pertencer a cada classe. Na linha 7 atribui-se o rótulo da classe que obteve maior probabilidade à <math>t_{i}</math>.
 
[[Ficheiro:Lac algorithm.png|commoldura|centro|Pseudo-código do Lazy Associative Classification. AdaptadorAdaptado de (Veloso et al. 2006)<ref name="lac">[http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1193367 Veloso, A., Meira Jr., W., and Zaki, M. J. (2006). Lazy associative classification. In Proceedings of the Sixth International Conference on Data Mining, ICDM ’06, pages 645--654, Washington, DC, USA. IEEE Computer Society.], </ref>]]
 
== Extração de Regras de Associação e o LAC ==
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