| 基于信息增益的最佳属性集发现方法 |
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| 引用本文： | 钟宁,尹旭日,陈世福.基于信息增益的最佳属性集发现方法[J].小型微型计算机系统,2002,23(4):444-446. |
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| 作者姓名： | 钟宁 尹旭日 陈世福 |
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| 作者单位： | 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 ( 6 9875 0 0 6 ,A)资助，江苏省自然科学基金 ( BK990 36 )资助 |
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| 摘 要： | 怎样挖掘出简洁、紧凑、易于理解和有效的分类规则一直是研究人员和领域专家所面临的问题 .而通过发现最佳属性集是解决该问题的一种有效途径 .本文在 Rough集理论的基础上 ,将单属性信息增益概念扩充为多属性的情况 ,并引入到最佳属性的发现中 .实验表明 ,该算法能够挖掘出简洁易于理解和使用的规则 ,并且具有较高的分类能力
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| 关 键 词： | 最佳属性集 信息增益 Rough集理论 数据挖掘不一致性 |
| 文章编号： | 1000-1220(2002)04-0444-03 |
Mining Best Attribute Set Using Information Gain |
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| ZHONG Ning,YIN Xu-ri,CHEN Shi-fu.Mining Best Attribute Set Using Information Gain[J].Mini-micro Systems,2002,23(4):444-446. |
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| Authors: | ZHONG Ning YIN Xu-ri CHEN Shi-fu |
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| Abstract: | In this paper, the concept of multi-attribute information gain is introduced and applied to mine the best attribute set from the decision table, then an formal algorithm based on information gain is proposed. Experimental results show that this algorithm can effectively obtain concise, apprehensible and practicable default rules, and the generated rules have better accuracy and lower complexity. |
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| Keywords: | best attribute set information gain rough set theory data mining inconsistency |
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