基于决策等价性的决策表属性集分解研究*

张 政 胡 沛

(南阳理工学院软件学院 南阳 473000)



基于决策等价性的决策表属性集分解研究*

张 政 胡 沛

(南阳理工学院软件学院 南阳 473000)

决策表属性集分解是处理决策大型决策表数据复杂性,提高数据分析的一种有效手段,已得到深入研究。但在属性集分解过程中,有可能出现决策规则的泛化,从而导致从原决策表与从子决策表得到的规则不一致性。论文深入研究了决策表属性集分解的等价性问题,从保持决策表等价性和提高子表分类质量的角度,提出了基于决策等价的决策表属性集分解方法,并与现有的属性集分解方法做了比较。

决策表; 属性集; 分解; 等价性

Class Number TP18

1 引言

传统的数据挖掘和知识归纳方法在决策表分析和处理中得到了较好的应用,但是随着计算机和数据采集技术的进步,许多大型决策表包含了大量的属性和对象,如何从这些堆积如山的数据中挖掘有用的信息,已成为当今数据挖掘领域的热点[1]。

决策表分解是解决大型决策表数据海量性和复杂性问题的一种有效手段。其思想是将一个大型决策表分解为若干规模较小且易于处理的子表,在子表中进行规则获取,可以减少每次处理的数据量,避免直接在复杂系统中建模的困难和缺陷,提高数据分析的效率和质量[2]。

本文提出了基于决策等价性的决策表属性集分解方法。首先根据决策表属性集分解的等价性,提出了决策等价性判定标准,然后从决策等价和提高决策分类质量的标准出发,提出了一种新的条件属性选择量度,按照属性选择量度指导子决策表的属性选取,将决策表分解为几个决策等价的子决策表。……