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上传时间: 2021-02-24
详细说明：决策规则挖掘是机器学习和数据挖掘中的一项重要技术。 在过去的几年中对此进行了深入的研究。 但是，大多数现有算法均基于平面数据集，从中提取的一组决策规则对于大规模数据可能非常大。 这样的一组规则不容易理解，对用户确实有用。 此外，太多规则可能会导致过度拟合。 因此，本文提供了一种分层决策规则挖掘的方法。 它可以从不同的抽象级别挖掘决策规则。 这种方法的目的是通过结合多维数据模型的层次结构和粗糙集理论的技术来提高决策规则挖掘的质量和效率。 该方法遵循所谓的“分而治之”的策略。 它不仅可以提供一种分层决策规则挖掘的方法，而且最重要的是它可以揭示从不同层次挖掘出来的决策规则之间存在属性保存的事实，可以进一步提高决策规则挖掘的效率。
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