基于粗集理论的一种归纳学习算法

被引:11
作者
赵卫东
盛昭瀚
机构
[1] 东南大学经管学院!南京
关键词
粗集理论; 归纳学习; 决策表;
D O I
暂无
中图分类号
C934 [决策学];
学科分类号
030308 [社会治理与社会政策];
摘要
归纳学习是粗集理论的主要应用领域。本文基于粗糙集理论 ,针对相容决策表 ,提出一种新的归纳学习算法。与以往的方法相比 ,这种算法比较简单 ,能够全面地获取规则且没有冗余。此外 ,还讨论了不相容决策表的学习 ,给出了具有较高可信度的规则挖掘过程
引用
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共 6 条
[1]
基于粗集理论知识表达系统的一种归纳学习方法 [J].
吴福保 ;
李奇 ;
宋文忠 .
控制与决策, 1999, (03)
[2]
Multivariate Decision Trees[J] Carla E. Brodley;Paul E. Utgoff Machine Learning 1995,
[3]
Induction of decision trees[J] J. R. Quinlan Machine Learning 1986,
[4]
AE1: An extension matrix approximate method for the general covering problem[J] Jiarong Hong International Journal of Computer & Information Sciences 1985,
[5]
Rough sets.[J] Zdzis?aw Pawlak International Journal of Parallel Programming 1982,
[6]
粗集理论及其应用[M] 曾黄麟编著; 重庆大学出版社 1998,