【摘 要】
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传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值.该方法存在冗余计算,当样本集增大时,复杂性急剧增加.对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法.首先,在不同粒度空间下
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传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值.该方法存在冗余计算,当样本集增大时,复杂性急剧增加.对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法.首先,在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵;然后,将粒关系矩阵中隐含的信息??1、??2作为启发式算子,按信息粒约简属性值;最后,去除冗余属性并设置终止条件,实现决策规则的快速挖掘.理论分析和实验结果表明,所提出的算法可以获得更简洁的规则,且规则的泛化能力更强.
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