计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (11): 180-181.

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基于数据挖掘的非单调问题的缺省规则框架

  

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    国家863/CIMS主题资助项目(2003AA413021);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20030213027).

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 提出一个求缺省规则的框架,通过合并条件属性所决定的类,生成组合类,可以构造覆盖更多对象的规则,生成从这些组合类映射到占优决策的规则。结果规则比确定规则至少具有两个重要的优点:(1)结构上简单;(2)即使规则相对训练集可能不完全,但是当处理未见的新事例时将表现得更好。系统对未来对象的分类质量,将在很大程度上依据系统一般化知识的能力。

关键词: 数据挖掘 缺省规则 关联规则

Abstract: It proposes a frame in finding the default rules. Through the category decided by combining conditions attributes, the new combining category can create rules to cover more objects. These combining categories reflect the advantageous rules. In contrast to

Key words: Data minging,Default rule, Association rule

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