一种基于Rough集和启发式知识约简的分类学习方法
本文提出了决策表算法中涉及知识约简的两个算法WORC和WOPP,基于属性和属性值都是知识这一事实,采用既有较高区分度又无过高计算复杂度的启发式函数,进行权重的度量.需要说明的是,该算法还需受到机器学习的几个经典数据集的全面检验,在处理非一致决策表或有噪声决策表的问题上,有待进一步研究.此外,对于数据集的全规则集的学习也是一个重要的相关问题,限于篇幅,这部分内容笔者将另文论述.
粗糙集 知识约简 分类学习方法
邬敏华 王小平 曹立明
同济大学计算机科学与工程系(上海)
国内会议
重庆
中文
71-73,86
2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）