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 。
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.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2002年第4期444-446,共3页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
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
