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文檔簡介
1、目前知識發(fā)現不能有效地處理不完備、不確定性數據以及知識的可解釋性比較差,而變精度粗糙集(VariablePrecisionRoughSet,VPRS)理論是一種處理模糊的、不確定性知識的數學工具,不需要先驗知識,并且決策樹具有表示直接的優(yōu)點。因此,采用VPRS理論先進行屬性約簡,再利用VPRS理論構建決策樹來獲取規(guī)則對于知識發(fā)現具有十分重要的意義。 針對在不完備信息系統(tǒng)內屬性約簡準確性比較低的情況,定義了新的屬性重要性算子作為啟
2、發(fā)式信息和新的約簡定義作為約簡終止條件,并將相對核計算方法擴展到不完備信息系統(tǒng)中,從而給出了在不完備信息系統(tǒng)中基于VPRSM的屬性約簡算法。該算法在保證得到一個屬性約簡集的同時,可以提高屬性約簡的準確性及靈活性;由于決策樹的構建過程中未考慮到結點選擇中屬性的重要性,因此針對如何將屬性核與分類質量相結合應用到決策樹的構建中,以及當兩個(或兩個以上)屬性的分類質量量度相等時,如何選擇最合適的屬性作為結點,本課題提出基于屬性核的VPRSM的決
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