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首页> 美国卫生研究院文献>AMIA Annual Symposium Proceedings >Incremental learning of probabilistic rules from clinical databases based on rough set theory.
【2h】

Incremental learning of probabilistic rules from clinical databases based on rough set theory.

机译：基于粗糙集理论从临床数据库中增量学习概率规则。

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摘要

Several rule induction methods have been introduced in order to discover meaningful knowledge from databases, including medical domain. However, most of the approaches induce rules from all the data in databases and cannot induce incrementally when new samples are derived. In this paper, a new approach to knowledge acquisition, which induce probabilistic rules incrementally by using rough set technique, is introduced and was evaluated on two clinical databases. The results show that this method induces the same rules as those induced by ordinary non-incremental learning methods, which extract rules from all the datasets, but that the former method requires more computational resources than the latter approach.
机译：为了从数据库（包括医学领域）中发现有意义的知识，已经引入了几种规则归纳方法。但是，大多数方法都会从数据库中的所有数据中得出规则，并且在派生新样本时无法增量地得出规则。本文介绍了一种新的知识获取方法，该方法通过使用粗糙集技术逐步诱导概率规则，并在两个临床数据库中进行了评估。结果表明，该方法产生的规则与普通非增量学习方法产生的规则相同，后者从所有数据集中提取规则，但是前一种方法比后一种方法需要更多的计算资源。

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