A novel algorithm for finding all reducts in the incomplete decision table
Tác giả: Pham Viet Anh, Vu Duc Thi, Nguyen Ngoc CuongTóm tắt:
Attribute reduction, or attribute selection in the decision table, is a fundamental problem of rough set theory. Currently, many scientists are interested in and developing these issues. Unfortunately, most studies focus mainly on the complete decision table. On incomplete decision tables, researchers have proposed tolerance relations and designed attribute reduction algorithms based on different measures. However, these algorithms only return a reduct and do not preserve information in the decision tables. This paper will propose an efficient method to determine entire reducts of incomplete decision tables according to the relational database approach. In the complex case, this algorithm has exponential computational complexity. However, this algorithm has polynomial computational complexity in the different cases of databases.
- Máy tính lượng tử, cơ hội và thách thức đối với an toàn an ninh
- Trắc nghiệm thích ứng trên máy tính: Giải pháp mới đánh giá năng lực thí sinh
- Khai thác dữ liệu trong bảo trì thiết bị
- Áp dụng mạng Bayes xây dựng mô hình dự đoán xác suất có điều kiện phức hợp = Applying Bayesian network to build predicting model for complex conditional probabilities
- Tăng tốc dựa vào GPU giải thuật phân lớp chuỗi thời gian gồm tổ hợp bộ phân lớp 1-NN kết hợp với những đô đo khoảng cách không đàn hồi và đàn hồi