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基于决策规则质量的属性值约简算法
引用本文:陈超,刘才铭.基于决策规则质量的属性值约简算法[J].计算机与数字工程,2012,40(2):4-5,25.
作者姓名:陈超  刘才铭
作者单位:1. 四川理工学院网络管理中心 自贡 643000
2. 乐山师范学院计算机科学学院 乐山614000
基金项目:四川省教育厅科研基金项目(编号:11ZB095); 国家自然科学基金项目(编号:61103249); 四川理工学院国家基金培育项目(编号:2011PY05)资助
摘    要:属性值约简是粗糙集理论的核心内容之一。该文将属性值约简和数据挖掘相结合,给出了支持度、置信度、覆盖度的定义。在此基础上,提出了一个新的属性值约简算法—基于决策规则质量的属性值约简算法。通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题。实例仿真表明该算法在解决一些相关实际问题方面是可行的,具有一定的实用价值。

关 键 词:粗糙集  属性值约简  数据挖掘  支持度

Attributive Value Reduction Algorithm Based on Decision-Making Rules Quality
CHEN Chao , LIU Caiming.Attributive Value Reduction Algorithm Based on Decision-Making Rules Quality[J].Computer and Digital Engineering,2012,40(2):4-5,25.
Authors:CHEN Chao  LIU Caiming
Affiliation:1.Network Management Center,Sichuan University of Technology & Engineering,Zigong 643000)(2.Department of Computer Science,Leshan Normal University,Leshan 614000)
Abstract:The attributive value reduction is one of the highlight of rough set theory.This paper associated attributive value reduction with data mining and proposed three concepts: support degree,confidence and coverage degree.Based on these concepts,a new attributive value reduction algorithm based on decision-making rules quality was presented.The algorithm complexity analysis shows that,to a certain extent,the algorithm could resolve the NP hard problems of attributive value reduction.Simulation example shows that the algorithm in solving some related practical issues it is feasible and has a certain practical value.
Keywords:rough set  attributive value reduction  data mining  support degree
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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