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一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法
被引量:
1
1
作者
李祝平
冯秀芳
李冰清
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2005年第2期153-155,共3页
粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度。最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性。
关键词
粗糙集
分类正确度
属性依赖度
约简
分类
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职称材料
题名
一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法
被引量:
1
1
作者
李祝平
冯秀芳
李冰清
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2005年第2期153-155,共3页
基金
山西自然科学基金项目(20041047)
文摘
粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度。最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性。
关键词
粗糙集
分类正确度
属性依赖度
约简
分类
Keywords
rough set
variable precision
attribute dependencies
reduction
classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法
李祝平
冯秀芳
李冰清
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2005
1
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