文献类型：期刊文章

作　　者：赛英[1] 陈文伟[2]

机构地区：[1]山东财政学院计算机系,山东济南250014 [2]国防科技大学七系,湖南长沙410073

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目资助! (项目号 79670 0 19)

年　　份：2001

卷　　号：22

期　　号：5

起止页码：565-567

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文提出了一个基于粗集扩展模型的数据挖掘算法 MIE- RS(Mining from Inconsistent Exam ples:a RoughSet Approach) ,能有效处理例子集的不一致性 ,并且通过确定每个概念的覆盖 ,即最小相关属性集 ,为每一概念产生最简的满足给定可信度的产生式规则知识 .另外 ,本文还提出了用 Hash表来实现该算法的方法 。

关 键 词：数据挖掘 粗集 覆盖属性集  MIE-RS  数据库

分 类 号：TP311.13]