Mining Hierarchical Decision Rules from Hybrid Data with Categorical and Continuous Valued Attribute

来源 :浙江海洋学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:ltycongc2008
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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. 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 understood 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 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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