【摘 要】
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为提高多因素分类算法的准确性,根据集合包含与概念推理之间的内在联系,提出了有别于决策树算法的一种新的知识挖掘算法.引进因素的或操作、与操作,或操作背景空间,因素的决
【机 构】
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辽宁工程技术大学工程与数学物理研究所;
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61350003;71371091)
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为提高多因素分类算法的准确性,根据集合包含与概念推理之间的内在联系,提出了有别于决策树算法的一种新的知识挖掘算法.引进因素的或操作、与操作,或操作背景空间,因素的决定域、决定度,优势因素等概念,给出基于上述原理与概念的知识挖掘算法的数学描述,研究了算法的训练和测试问题.在UCI共享数据库中的乳腺癌病例数据集上进行了算法的训练和测试,总错误率低于see5测试的结果.研究结果表明:算法的原理朴素而简单,有较好的学习能力,知识表达方式简洁.
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