【摘 要】
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Decision rules mining is an important issue in machine learning and data mining. However, most proposed algorithms mine categorical data at single level, and th
【机 构】
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Department of Computer Science and Technology,Key Laboratory of Embedded System and Service Computin
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Decision rules mining is an important issue in machine learning and data mining. However, most proposed algorithms mine categorical data at single level, and these rules are not easily understandable and really useful for users. Thus, a new approach to hierarchical decision rules mining is provided in this paper, in which similarity direction measure is introduced to deal with hybrid data. This approach can mine hierarchical decision rules by adjusting similarity measure parameters and the level of concept hierarchy trees.
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