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【6h】

基于形式概论分析的类无冗余关联分类规则提取研究

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摘要

近年来，随着信息技术的不断发展，人们所面临的数据量越来越庞大，如何从这么丰富的数据中，发现其隐含的有用的价值，便成了人们所关注的焦点。于是数据挖掘技术便诞生了，数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、人工智能等。
　　分类是数据挖掘领域中的一个重要课题，是通过训练样本数据集的学习，构造分类规则的过程。概念格是一种强有力的数据分析工具，是一种能够表达数据中各种模式的完备结构，因而是数据挖掘领域的一个热点。概念格中可以提取关联规则、分类规则、蕴含规则等模式，基于概念格的分类规则的研究主要集中在概念格构建的优化、规则求解算法的优化以及规则的优化。
　　本文通过对概念格的构造进行研究，针对分类任务的性质，设计一种适合分类的概念格构造方法，基于此概念格上提取出相应的分类规则。由于基于概念格上提取的分类规则，产生了许多冗余的和冲突的分类规则，然后通过信息熵的性质—信息熵从平均意义上来描述信息源的信息，用来描述信息源提供的平均信息量，也可以描述信息源的平均不确定性，利用信息增益对这些分类规则的重要程度的进行度量。最后将信息增益与传统的冗余分类规则定义相结合，得到了一个类无冗余分类规则的定义，根据定义进行类无冗余分类规则的提取，实验证明上述的方法有效。

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