主成分分析法在构建置信规则库结构中的应用

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"基于主成分分析的置信规则库结构学习方法" 这篇论文研究了一种针对置信规则库规模过大的问题的解决方案,该问题在前提属性过多时尤为显著。研究中提出了一种基于主成分分析(PCA)的置信规则库结构学习方法。PCA是一种统计分析技术,用于减少数据集的维度,同时保持数据集中的方差最大。在这个背景下,PCA被用来转换前提属性,将其转化为新的空间中的少数几个主成分。 在论文中,首先对原始的前提属性进行主成分分析,通过计算载荷矩阵来识别对每个主成分贡献最大的关键属性。这种方法的目标是通过减少规则库中的属性数量,来避免因属性组合过多导致的规则库规模爆炸。这不仅可以简化规则库的结构,还能提高处理效率。 论文使用了一个具体的实例——某装甲装备体系综合能力评估,对比了在单方案和多方案条件下,新提出的结构学习方法与RIMER(一种传统的规则提取方法)的性能。结果显示,所提出的结构学习方法能够显著减小置信规则库的规模,同时保持与RIMER方法的计算结果一致,证明了其有效性。此外,该方法还显示出了较好的鲁棒性,即在面对数据变化时仍能保持稳定的结果。 RIMER(Reliable Itemset Mining with Error Rates)方法是一种用于挖掘数据集中可靠关联规则的方法,它考虑了数据的不确定性。然而,当面临大量属性时,RIMER可能会遇到计算复杂度的问题。相比之下,基于PCA的结构学习方法通过减少关键属性的数量,有效地解决了这个问题。 总结来说,这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的置信规则库构建策略,利用主成分分析来压缩属性空间,优化规则库的结构,从而提高了处理大规模数据和复杂规则时的效率和稳定性。这种方法对于数据挖掘、知识发现以及决策支持系统等领域具有重要的理论和实践价值。