基于粗糙集理論的最簡(jiǎn)規(guī)則獲取方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)與機(jī)器學(xué)習(xí)相比，它的一個(gè)很重要的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量巨大，因此要求學(xué)習(xí)的效率必須很高；另外，由于數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)最終是面向人的，因此人們也希望獲取的規(guī)則能盡量地簡(jiǎn)潔。目前已有多種模型被提出，在這些模型中，決策樹(shù)尤其適用于數(shù)據(jù)挖掘，因此，我們的重點(diǎn)在于構(gòu)造決策樹(shù)，并從決策樹(shù)中提取分類規(guī)則。 在決策樹(shù)學(xué)習(xí)算法中，頗具影響的是ID3算法的改進(jìn)算法C4.5方法，該方法先生成決策樹(shù)，然后將其轉(zhuǎn)換為規(guī)則。但是由于構(gòu)造過(guò)程中沒(méi)

2、有考慮樹(shù)的深度，節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)等問(wèn)題，C4.5方法得到的規(guī)則集并不一定是最簡(jiǎn)的，所以有必要對(duì)C4.5方法加以改進(jìn)。本文首先利用可辨識(shí)矩陣生成的屬性核改進(jìn)了極小化方法，然后利用改進(jìn)的極小化方法對(duì)C4.5決策樹(shù)規(guī)則進(jìn)行處理，給出了一種決策樹(shù)最簡(jiǎn)規(guī)則獲取方法，使得決策樹(shù)規(guī)則得到有效的簡(jiǎn)化。在本文的最后，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文方法既能簡(jiǎn)化單個(gè)規(guī)則，又能使規(guī)則的總長(zhǎng)度減少。同時(shí)，在簡(jiǎn)化規(guī)則的基礎(chǔ)上還可以使得