基于广义决策函数的改进LEM2规则提取算法

针对当前LEM2系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进LEM2算法(GLD-LEM2).该算法根据广义决策函数来计算候选属性-值对集T(G),通过删除冗余属性-值对来逐步缩小T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根据广义决策函数相交最小原则来选择属性-值对,优先提取最简规则,以提高获取规则的质量.实验结果表明,对于完备或不完备的决策表规则,GLD-LEM2算法均能有效地提高规则提取的效率和质量.