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针对传统粗糙集在关键信息缺省较多,存在无法进行精确约简和分类等弊端,将贝叶斯原理引入到粗糙集理论中,利用贝叶斯分类器具有概率性语义和因果关系的优点,以及将先验知识和概率相结合的特点,探索和构建了规则支持度、置信因子、覆盖因子的规则获取算法,并通过实例对该算法进行说明和分析.
基于粗糙集和贝叶斯理论的决策规则挖掘研究
【摘 要】
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针对传统粗糙集在关键信息缺省较多,存在无法进行精确约简和分类等弊端,将贝叶斯原理引入到粗糙集理论中,利用贝叶斯分类器具有概率性语义和因果关系的优点,以及将先验知识和
【机 构】
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黑龙江科技学院信息网络中心
【出 处】
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南昌工程学院学报
【发表日期】
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2010年3期
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