属性渐增式的决策规则挖掘算法

摘要：

@@ 1引言
在数据挖掘(Data Mining)中,决策规则的挖掘是一个重要的目标,其描述了个体的属性之间的一种依赖关系[1].A.Skowron和C.Rausser在Rough集理论[1]的基础上提出了分明矩阵(Discernibilitymatrix)和分明函数(Discernibility function)的概念之后[2],基于Rough集理论的数据挖掘的研究方法大多是遵循这两个概念的,诸如:信息系统中属性依赖关系的挖掘[3],决策规则的生成[4],数据浓缩[5],属性的约简(Reduciton)[4,6]等.

机标关键词：属性的约简、决策规则挖掘算法、依赖关系、数据挖掘、信息系统、数据浓缩、理论、概念、分明矩阵、目标、描述、基础、函数、个体、方法

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60173054;江西省自然科学基金

在线出版日期：2005-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：192-194