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针对面向属性的归纳方法及粗糙集方法对知识粒性连续性的特点,将两者有机结合,利用面向属性归纳方法对数据进行泛化,再用属性的信息增益技术寻找泛化属性之间的数据依赖关系,能快速地在数据集中挖掘分类规则。将其应用于经典的仿真算例中,仿真结果合理、可靠。
基于面向属性泛化及信息增益的数据挖掘方法研究
【摘 要】
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针对面向属性的归纳方法及粗糙集方法对知识粒性连续性的特点,将两者有机结合,利用面向属性归纳方法对数据进行泛化,再用属性的信息增益技术寻找泛化属性之间的数据依赖关系,能快速地在数据集中挖掘分类规则。将其应用于经典的仿真算例中,仿真结果合理、可靠。
【机 构】
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西安邮电学院管理系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年04期
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划资助项目（05JK092）
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