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一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法  
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【英文篇名】 A Heuristic Data Mining Algorithm Based on Rough Set for Classification Rules Extraction
【下载频次】 ★★★★
【作者】 李祝平; 冯秀芳; 李冰清;
【英文作者】 LI Zhu-ping; FENG Xiu-fang; LI Bing-qing(College of Information Engieering of TUT; Taiyuan 030024; China);
【作者单位】 太原理工大学信息工程学院; 太原理工大学信息工程学院 山西太原030024; 山西太原030024; 山西太原;
【文献出处】 太原理工大学学报 , Journal of Taiyuan University of Technology, 编辑部邮箱 2005年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 分类正确度; 属性依赖度; 约简; 分类;
【英文关键词】 rough set; variable precision; attribute dependencies; reduction; classification;
【摘要】 粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度。最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性。
【英文摘要】 Rough set is a new data mining algorithm. In this paper,we propose a new attributes reduction algorithm based on the significance of attribute dependencies as heuristic information and add a certain variable precision. At last, a practical example is given to illustrate the proposed method and verifies its effectiveness.
【基金】 山西自然科学基金项目(20041047)
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP311.13
【正文快照】   数据挖掘(Datamining)指的是从数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的东西,发现知识,以指导人们有效地利用其中的数据,从而为正确的决策提供可靠依据[1]。数据挖掘中用到的数据隐含了事先未知的潜在有用信息,在决策过程中,人们往往面对的数据具有不确定性和不完整性[2],从这?

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