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为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳,为了尽量减少重复计算量,该文从Rough set理论出发,提出了一种新的增量式学习算法和最小重新计算的标准,并且用理论和实验对新算法和传统算法在算法复杂度上做了对比.
一个基于Rough set理论的增量式学习算法
【摘 要】
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为了获取最小决策规则,当增加新例子时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠佳,为了尽量减少重复计算量,该文从Rough set理论出发,提出了一种新的增量式学
【机 构】
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重庆大学计算机科学与工程学院,重庆邮电学院计算机科学与技术研究所,深圳中兴通讯公司重庆研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2003年33期
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