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极小极大规则学习及在决策树规则简化中的应用
被引：4
作者：
王军
张庆杰
李爽
史忠植
机构：
[1] 中国科学院计算技术研究所
[2] 中央财经大学信息系
来源：
关键词：
机器学习，粗糙集，数据库知识发现;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
文中在粗糙集理论中的约简概念的启发下提出了极小规则和极大规则的概念及极小极大规则学习．它可用于简化决策树归纳学习方法得到的规则．决策树方法是当前数据库知识发现中所采用的最有效的一种分类规则学习方法，因此本方法具有潜在的实用意义．实验结果表明采用极小极大规则学习简化决策树规则，既能简化单个规则，又能减少规则总的数量．
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