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差别矩阵原理的研究及应用
崔佳
学位类型工学硕士
导师王珏
2000-06-01
学位授予单位中国科学院自动化研究所
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词差别矩阵 关联规则
摘要作者认为差别矩阵原理对机器学习与数据挖掘的重要性在于,它为基于符号的结构化 机器学习与数据挖掘建立了理论基础。为了证明这个判断,本文用差别矩阵原理分析了 传统的归纳机器学习的两个代表家族AQ和ID,结果表明AQ算法完全可以使用差别矩 阵原理所描述,但是基于差别矩阵的ID3算法的描述是不自然的。本文分析了产生这种 不自然的原因,并且借用一个例子分析了用树表示学习结果的缺陷。 关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向。本文试图以差别矩阵原理为工具来描述 关联规则。首先,本文较详细地讨论了关联规则的产生和发展,并且把它和传统的概率 相关分析以及归纳机器学习做了比较。指出“关联规则”的重要性是一个研究目标,而 不是方法。然后在差别矩阵基础上,定义了关联独立的关联规则,并给出了求解算法。
馆藏号XWLW572
其他标识符572
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7305
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
崔佳. 差别矩阵原理的研究及应用[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,2000.
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