【摘 要】
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该文对其原因进行分析,并提出一种局部回溯的策略,不但考虑了所选属性和已入选属性集之间的相关性,而且对未入选属性集之间的相关性也加以考虑.对于本质上不重要的属性,即使
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该文对其原因进行分析,并提出一种局部回溯的策略,不但考虑了所选属性和已入选属性集之间的相关性,而且对未入选属性集之间的相关性也加以考虑.对于本质上不重要的属性,即使开始有可能作为重要属性加到约简结果中,但通过回溯最终还会把它剔除,在某种程度上向求出完备的Pawlak属性约简迈进了一步.再次,将属性约简和属性值约简后的决策规则分为三类:一对一、一对多和多对一.通过挖掘决策表中的统计信息(确定性因子和覆盖因子),对后两种不确定性规则进行了处理,并证明该方法的Bayes错误率是最小的.最后将该文的理论结果应用于糖尿病病因分析和Monks问题,并且把RS方法与传统的机器学习算法ID家族和AQ家族从理论上和实验上进行了比较,在准确度和规则简洁度等方面得到了令人鼓舞的结果.
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