决策信息系统中挖掘全部决策规则的算法

王树锋; 吴耿锋; 潘建国

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在粗糙集理论的基础上,对决策信息系统中边界区域的数据进行研究,提出一种从边界区域数据中挖掘决策规则的算法--近似序列决策规则挖掘算法.在16个UCI数据集上的测试表明,该算法在规则的准确度和平均前件长度2个指标上优于ID3算法,能简洁、高效地挖掘出决策信息系统中的全部决策规则,为挖掘未知知识提供了新的思路.针对挖掘出的全部决策规则,提出新的确定性度量和一致性度量指标,用以准确地反映决策规则的性能.

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来源
《计算机工程》 |2008年第6期|22-2427|共4页
作者
王树锋; 吴耿锋; 潘建国;
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作者单位

上海大学计算机学院;

上海;

200072;

上海大学计算机学院;

上海;

200072;

上海大学计算机学院;

上海;

200072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
决策信息系统; 粗糙集边界区域; 决策规则; 规则度量指标;

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