【作者】 裴健； 赵畅； 柴玮； 杨冬青； 唐世渭；

【Author】 Pei Jian,Zhao Chang,Chai Wei,Yang Dongqing,Tang Shiwei (National Laboratory on Machine Perception,Department of Computer Science and Technology, Peking University,Beijing,100871,China)

【机构】 视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京大学计算机科学技术系；

【摘要】 覆盖算法是归纳学习的一种重要方法,在已有的覆盖算法中,没有考虑示例集中含错误数据的情形.而在大规模数据库上的数据挖掘中,数据示例集中含有错误的数据记录是常见的情况.本文提出一组覆盖算法的容错策略,可以有效地提高覆盖算法的容错性.更多还原

【Abstract】 Covering is an important method in induction learning.In the existed covering algorithms,faults in sample data sets are not addressed.However,it is important to take proper strategies when covering applies to large-scale data mining.In this paper,a group of fault tolerant strategies are proposed.Our research shows that they can help to improve the robust of covering over large database.更多还原