Mining Approximative Descriptions of Sets Using Rough Sets

机译：使用粗糙集挖掘集合的近似描述

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Using concepts from rough set theory we investigate the existence of approximative descriptions of collections of objects that can be extracted from in data set, a problem of interest for biologists that need to find succinct descriptions of families of taxonomic units. Our algorithm is based on an anti-monotonicity of borders of object set and makes use of an approach that is, in a certain sense, a dual of the a priori algorithm used in identifying frequent item sets.

机译：使用粗糙集理论中的概念，我们调查了可以从数据集中提取的对象集合的近似描述的存在，这是生物学家需要寻找分类单位的简洁描述的生物学问题。我们的算法基于对象集边界的反单调性，并使用了某种方法，该方法在某种意义上是用于识别频繁项集的先验算法的对偶。

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来源
《Multiple-Valued Logic, 2009. ISMVL '09》|2009年|66-71|共6页
会议地点 Naha(JP);Naha(JP)
作者
Simovici D.A.; Mimaroglu S.;
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作者单位

Dept. of Comput. Sci., Univ. of Massachusetts Boston, Boston, MA;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
rough set theory; approximative set descriptions mining; apriori algorithm; taxonomic units; borders of sets; rough sets;

机译：粗糙集理论;近似集描述挖掘; Apriori算法;分类单位;边界集;粗糙集;

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