一种改进的基于粗集理论的有导师学习方法

摘要：

属性约简和属性值约简是基于粗集理论进行有导师学习的基础,在分析经典约简算法的基础上,根据粗集理论中属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的约简方法,以获取简洁的决策规则,从而使有导师学习变得既快捷又准确.并通过实例验证了该算法的正确性和有效性.

关键词：粗糙集、机器学习、属性约简

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：122-124