粗集数据挖掘方法MIE-RS的设计与实现

被引：2

作者：

赛英

陈文伟

机构：

[1] 山东财政学院计算机系!山东济南

[2] 国防科技大学七系!湖南长沙

来源：

小型微型计算机系统 | 2001年 / 05期

关键词：

数据挖掘; 粗集; 粗集扩展模型; 不一致例子学习; 覆盖属性集;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

本文提出了一个基于粗集扩展模型的数据挖掘算法 MIE- RS(Mining from Inconsistent Exam ples:a RoughSet Approach) ,能有效处理例子集的不一致性 ,并且通过确定每个概念的覆盖 ,即最小相关属性集 ,为每一概念产生最简的满足给定可信度的产生式规则知识 .另外 ,本文还提出了用 Hash表来实现该算法的方法 ,从而大大降低了算法的时间复杂度

引用

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