92 research outputs found

    Parameterized Local Reduction of Decision Systems

    Get PDF
    One important and valuable topic in rough sets is attribute reduction of a decision system. The existing attribute reductions are designed to just keep confidence of every certain rule as they cannot identify key conditional attributes explicitly for special decision rules. In this paper, we develop the concept of -local reduction in order to offer a minimal description for special -possible decision rules. The approach of discernibility matrix is employed to investigate the structure of a -local reduction and compute all -local reductions. An example of medical diagnosis is employed to illustrate our idea of the -local reduction. Finally, numerical experiments are performed to show that our method proposed in this paper is feasible and valid

    Construction and optimization of partial decision rules

    Get PDF
    Tematyka pracy związana jest z badaniem algorytmów zachłannych dla konstruowania i optymalizacji częściowych (przybliżonych) reguł decyzyjnych. Przedstawione w pracy badania dotyczące częściowych reguł decyzyjnych opierają się na wynikach badan uzyskanych dla problemu częściowego pokrycia zbioru. Zostało udowodnione, ze biorąc pod uwagę pewne założenia dotyczące klasy NP, algorytm zachłanny pozwala uzyskać wyniki, bliskie wynikom uzyskiwanym przez najlepsze przybliżone wielomianowe algorytmy, dla minimalizacji długości częściowych reguł decyzyjnych oraz minimalizacji całkowitej wagi atrybutów tworzących częściową regułę decyzyjną. Na podstawie danych uzyskanych podczas pracy algorytmu zachłannego, dokonano oszacowania najlepszych górnych i dolnych granic minimalnej złożoności częściowych reguł decyzyjnych. Teoretyczne i eksperymentalne wyniki badan pokazały możliwości wykorzystania tych granic w praktycznych zastosowaniach. Dokonano także oszacowania granicy dokładności algorytmu zachłannego dla generowania częściowych reguł decyzyjnych, która nie zależy od liczby wierszy w rozważanej tablicy decyzyjnej. Biorąc pod uwagę pewne założenia dotyczące liczby wierszy i kolumn w tablicach decyzyjnych udowodniono, ze dla większości binarnych tablic decyzyjnych istnieją tylko krótkie, nieredukowalne częściowe reguły decyzyjne. Wyniki przeprowadzonych eksperymentów pozwoliły potwierdzić 0.5-hipoteze: dla większości tablic decyzyjnych algorytm zachłanny w każdej iteracji, podczas generowania częściowej reguły wybiera atrybut, który pozwala oddzielić przynajmniej 50% wierszy jeszcze nie oddzielonych. W przypadku klasyfikacji okazało się, że dokładność klasyfikatorów opartych na częściowych regułach decyzyjnych jest często lepsza, niż dokładność klasyfikatorów opartych na dokładnych regułach decyzyjnych

    Decision rules construction : algorithm based on EAV model

    Get PDF
    In the paper, an approach for decision rules construction is proposed. It is studied from the point of view of the supervised machine learning task, i.e., classification, and from the point of view of knowledge representation. Generated rules provide comparable classification results to the dynamic programming approach for optimization of decision rules relative to length or support. However, the proposed algorithm is based on transformation of decision table into entity– attribute–value (EAV) format. Additionally, standard deviation function for computation of averages’ values of attributes in particular decision classes was introduced. It allows to select from the whole set of attributes only these which provide the highest degree of information about the decision. Construction of decision rules is performed based on idea of partitioning of a decision table into corresponding subtables. In opposite to dynamic programming approach, not all attributes need to be taken into account but only these with the highest values of standard deviation per decision classes. Consequently, the proposed solution is more time efficient because of lower computational complexity. In the framework of experimental results, support and length of decision rules were computed and compared with the values of optimal rules. The classification error for data sets from UCI Machine Learning Repository was also obtained and compared with the ones for dynamic programming approach. Performed experiments show that constructed rules are not far from the optimal ones and classification results are comparable to these obtained in the framework of the dynamic programming extension

    Selected approaches for decision rules construction-comparative study

    Get PDF
    Decision rules are popular form of knowledge representation. From this point of view, length of such rules is an important factor since it influences on data understanding by experts. Unfortunately, the problem of construction of short rules is NP-hard, so different heuristics are discussed in the literature. The paper presents comparison of two selected methods for decision rules construction. The first one is connected with a new algorithm based on EAV model, the second one - with construction of rules based on reduct. Decision rules were induced for data sets from UCI ML Repository and compared from the point of view of length and support, and from the point of view of classification accuracy. Results of Wilcoxon test are also included

    Knowledge structure, knowledge granulation and knowledge distance in a knowledge base

    Get PDF
    AbstractOne of the strengths of rough set theory is the fact that an unknown target concept can be approximately characterized by existing knowledge structures in a knowledge base. Knowledge structures in knowledge bases have two categories: complete and incomplete. In this paper, through uniformly expressing these two kinds of knowledge structures, we first address four operators on a knowledge base, which are adequate for generating new knowledge structures through using known knowledge structures. Then, an axiom definition of knowledge granulation in knowledge bases is presented, under which some existing knowledge granulations become its special forms. Finally, we introduce the concept of a knowledge distance for calculating the difference between two knowledge structures in the same knowledge base. Noting that the knowledge distance satisfies the three properties of a distance space on all knowledge structures induced by a given universe. These results will be very helpful for knowledge discovery from knowledge bases and significant for establishing a framework of granular computing in knowledge bases

    Acta Cybernetica : Volume 23. Number 4.

    Get PDF
    corecore