数据离散化及决策规则自动挖掘方法的研究

来源 :中国石油大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:diaoyujiao
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决策规则挖掘是数据挖掘中的一项重要内容,它从一个已知数据库中挖掘一组规则(规则集)来描述各类数据的特征,并使用此规则集预测未知数据的类别,决策树方法以其易被人理解、需要信息量少、效率及准确率较高等优点在分类方法中占据着重要地位,但目前基于信息熵算法存在着决策树过于庞大,决策规则泛化能力较低的问题。本文首先利用粗糙集理论的属性重要性概念对连续属性离散化,然后利用蚁群算法对决策表进行属性约简,在此基础上以属性重要性概念为启发信息生成决策树,并由决策树递归得到决策规则,实验证明由此算法得到的决策规则更准确,泛化能力更强。
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