REDUCED ATTRIBUTE ORIENTED HANDLING OF INCONSISTENCY IN DECISION GENERATION

Abstract Due to the discarded attributes, the effectual condition classes of the decision rules are highly different. To provide a unified evaluative measure, the derivation of each rule is depicted by the reduced attributes with a layered manner. Therefore, the inconsistency is divided into two primary categories in terms of the reduced attributes. We introduce the notion of joint membership function wrt. the effectual joint attributes, and a classification method extended from the default decision generation framework is proposed to handle the inconsistency. Keywords: reduced attributes, reduced layer, joint membership function, rough set Introduction Classification in rough set theory [1] is mainly composed of two components: feature extraction and decision synthesis. Many researches focus on the construction of classification algorithm, such as probabilistic method [2], decision trees[3] and parameterized rule inducing method This paper, based on the default rule extracting framewor

Construction and optimization of partial decision rules

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