一种基于粗糙集理论的最简决策规则挖掘算法

被引：9

作者：

钱进 ^{[1
]}

孟祥萍 ^{[2
]}

刘大有 ^{[3
]}

叶飞跃 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏技术师范学院计算机科学与工程学院

[2] 长春工程学院电气与信息学院

[3] 吉林大学计算机科学与技术学院

来源：

控制与决策 | 2007年 / 12期

关键词：

粗糙集; 类别特征矩阵; 决策规则; 分类;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.12.50.qianj.010

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

研究粗糙集理论中可辨识矩阵,扩展了类别特征矩阵,提出一种基于粗糙集理论的最简决策规则算法.该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表,借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则.与可辨识矩阵相比,采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度,增强规则的泛化能力.实验结果表明,采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效.

引用

页码：1368 / 1372

页数：5

共 8 条

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