多粒度视角下的不一致决策表规则获取算法

"不一致决策表规则获取的粒计算方法" 本文主要探讨了一种处理不一致决策表的新方法，即粒计算方法，用于从多粒度的角度获取规则。不一致决策表是数据挖掘领域中一个重要的研究问题，因为它在实际应用中普遍存在，如商业决策、医学诊断等场景。传统决策表的规则获取往往忽视了数据的不一致性，这可能导致分析结果的偏差。 粒计算是一种基于粒度理论的信息处理方法，它允许我们从不同层次（粒度）理解数据。在这个研究中，作者首先将不一致决策表按照粒度由细到粗进行划分，形成了多个粒度空间。这样的粒度划分有助于揭示不同抽象级别的模式和规律。 关键创新在于定义了相容粒关系矩阵和不相容粒关系矩阵。相容粒关系矩阵反映了决策表中元素之间的相互兼容性，而不相容粒关系矩阵则捕获了它们之间的冲突信息。通过深入挖掘这两个矩阵中的启发式信息，可以有效地提取出决策表中的确定性规则和不确定性规则。确定性规则是指那些无争议的决策规则，而不确定性规则则涉及数据的不一致性和模糊性。 文章通过实例分析和UCI（University of California, Irvine）数据集上的测试，验证了所提出的算法的有效性和可行性。实验结果表明，新算法不仅能准确地识别出规则，而且生成的规则集具有更好的泛化能力，这意味着这些规则对于未见过的数据也具有较高的预测准确性。 此外，通过与现有算法进行实验对比，进一步证明了该粒计算方法在处理不一致决策表时的优越性。这一工作不仅扩展了粒计算的应用范围，也为处理复杂、不一致的数据集提供了新的思路和工具。 关键词: 不一致决策表；规则获取；多粒度；粒计算 这篇研究论文属于计算机科学领域的“粒计算”和“决策支持系统”范畴，对理解和改进数据挖掘过程中的规则提取策略有着重要的贡献。通过这种粒计算方法，研究人员和实践者能够更好地处理和利用含有不一致信息的数据，从而做出更准确的决策。