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首页> 外文会议>Multiple-Valued Logic, 2009. ISMVL '09 >Applying Rough Sets to Information Tables Containing Missing Values
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Applying Rough Sets to Information Tables Containing Missing Values

机译：将粗糙集应用于包含缺失值的信息表

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Several methods of rough sets that are applied to data tables containing missing values are examined from the viewpoint of the method of possible worlds. It is clarified that the previous methods do not give the same results as the method of possible worlds. This is due to that the previous methods consider either of indicernibility or discernibility of missing values.In order to improve this point, a new method, called a method of possible equivalence classes, is described. By using possible equivalence classes, both indiscernibility and discernibility of missing values are taken into account. As a result, the method of possible equivalence classes gives the same results as the method of possible worlds.In addition, by using the maximal possible equivalence classes, not all possible equivalence classes, rough approximations are efficiently obtained.
机译：从可能世界方法的角度出发，研究了应用于包含缺失值的数据表的几种粗糙集方法。需要说明的是，先前的方法所得出的结果与可能世界的方法所得出的结果不同。这是由于以前的方法考虑了缺失值的可辨性或可辨别性。为了改善这一点，描述了一种新方法，称为可能的等价类方法。通过使用可能的等效类，将缺失值的不可分辨性和可分辨性考虑在内。结果，可能的等价类的方法得到的结果与可能的世界的方法相同。此外，通过使用最大可能的等价类，而不是所有可能的等价类，可以有效地获得近似值。

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