覆盖决策系统的规则提取和置信度保持的属性约简算法
张晓1,杨燕燕21.西安理工大学理学院, 陕西 西安 710048;2.清华大学自动化系, 北京 100084
出版日期:2018-12-20发布日期:2018-12-18作者简介:张晓(1986— ),女,博士,讲师,研究方向为基于粗糙集和粒计算的数据挖掘理论和方法. E-mail:zhangxiaoo@126.com基金资助:国家自然科学基金资助项目(61602372);西安理工大学博士研究启动基金(109-256081504)Algorithms of rule acquisition and confidence-preserved attribute reduction in covering decision systems
ZHANG Xiao1, YANG Yan-yan21. School of Sciences, Xian University of Technology, Xian 710048, Shaanxi, China;
2. Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China
Online:2018-12-20Published:2018-12-18摘要/Abstract
摘要： 实际中收集的数据类型具有多样性,如何从这些复杂数据中获取有用的知识是人们进行数据挖掘的目标。由于覆盖粗糙集可以处理复杂的数据,基于此对覆盖决策系统的属性约简和规则提取已有不少的研究。已有的覆盖决策系统规则提取的研究只考虑唯一的置信度评估度量,然而提取的高置信度规则覆盖的样例可能较少而具有欺骗性,由此本文又引入了一个评估规则覆盖能力的度量,从而可以消除数据中的偶然因素,获取泛化能力强的高置信度规则。在此基础上,为了提取紧凑的规则,给出了一个规则置信度保持的属性约简启发式算法。
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