一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法

• 作者: 冯秀芳 李冰清 李祝平
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 粗糙集 分类正确度 属性依赖度 约简 分类
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 基金资助项目
• 页码范围: 153-155
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2005.02.012

摘要

粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度.最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯秀芳	太原理工大学信息工程学院	79	546	11.0	20.0
2	李祝平	太原理工大学信息工程学院	2	7	1.0	2.0
3	李冰清	太原理工大学信息工程学院	2	7	1.0	2.0