【摘 要】
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规则式分类器通常使用单一度量选择属性值,然而单一度量会导致很多属性值具有相同的度量值,从而无法选择出“好”的属性值.此外,规则式分类器通常提取置信度为100％的规则,致使
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规则式分类器通常使用单一度量选择属性值,然而单一度量会导致很多属性值具有相同的度量值,从而无法选择出“好”的属性值.此外,规则式分类器通常提取置信度为100％的规则,致使规则提取过程比较费时,并且所得到的规则支持度较低.针对上述不足,提出新的属性值度量——选择度.选择度是基于信息熵、类支持度及偏离度3种度量的结合,能更好地区分属性值的优劣.在此基础上,提出一种基于选择度的分类规则学习算法LRSM.在LRSM算法中,当规则包含的负实例数小于给定域值时,该规则被抽取,删除被此规则覆盖的实例,抽取下一条规则.实
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