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 Examples:a Rough Set 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,从而大大降低了算法的时间复杂度.http://www.cqvip.com//QK/95659X/200105/5163560.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）