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权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.89 MB | 2021-06-09

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　　针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM剪枝条件过于严格的冋题，提岀一种杈重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面冋混合数据的分类规则挖掘算法，引亼粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数，实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明，与LEM2算法和 Datasqueezer算法相比，该算法的平均精度和平均召回率更优，分别为8l%和80%，且生成规则的平均长度最短。

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