权重模糊粗糙集的分类规则挖掘算法

来源：计算机工程杂志2019年第9期北京时间：

作者：李抒音, 刘洋

单位：1. 郑州航空工业管理学院 艺术设计学院, 郑州 450046;2. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450001

摘要：针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题，提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法，引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数，实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明，与LEM2算法和DataSqueezer算法相比，该算法的平均精度和平均召回率更优，分别为81%和80%，且生成规则的平均长度最短。

关键词：知识发现,分类,粗糙集理论,规则挖掘,权重学习

基金资助：国家自然科学基金（61303044，61572444）。