Hierarchiczna indukcja reguł decyzyjnych

• Autorzy: Łuba T. , Borowik G. , Kraśniewski A.

Warianty tytułu

EN

Hierarchical Induction of Decision Rules

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Omawiana jest nowa metoda indukcji reguł decyzyjnych, polegająca na dekompozycji, zbioru trenującego na podzbiory i poszukiwanie odpowiednio wówczas prostszych hipotez dla każdego z nich W rezultacie reguły decyzyjne mogą być generowane hierarchicznie, a proces indukcji reguł jest łatwiejszy gdyż operuje na tablicach decyzyjnych o mniejszych rozmiarach. Prostsze modele danych uzyskiwane w procesie dekompozycji zwiększają skuteczność indukcji oraz precyzję klasyfikacji nowych danych Istotną zaletą dekompozycji jest usprawnienie algorytmów stosowanych przy eksploracji rzeczywistych baz danych, co zostało potwierdzone eksperymentalna Dekompozycja stanowić może nowy sposób rozwiązywania problemów eksploracji danych wynikających z nadmiernej ich ilości i złożoności.

EN

A new method for induction of decision rules is presented It is based on subsequent decomposition of the set of training data into subsets and searching for hypotheses for each of these subsets As a result, decision rules are being induced hierarchically, and - because of the reduced size of decision tables - this process is less computationally intensive Simpler data models obtained in the process of decomposition make it possible to increase the efficiency of rule induction and the accuracy of new data classification. Such an approach leads to a significant improvement of algorithms used for exploration of real databases, which has been verified through experimental studies. The decomposicion can, therefore, be seen as a new, efficient method for overcoming problems in exploration of databases, resulting from excessive volumes and high complexity of data.

Słowa kluczowe

PL

eksploracja danych; reguły decyzyjne; dekompozycja; hierarchiczna indukcja

EN

data mining; decision rules; decomposition; hierarchical induction

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 2-3
• Strony: 49--55
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Łuba T.

• Instytut Telekomunikacji, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej

autor

Borowik G.

autor

Kraśniewski A.

Bibliografia

• [1] Andersen TL, Martinez TR : Learning and generalization with bounded order rule sets, in: Proc. of 10th Int. Symp. On Computer and Information Sciences, 1995
• [2] Bache K., Lichman M.: UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.ub.edu/ml], Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, stan z listopada 2013
• [3] Bohanec M., Zupan B.: A function-decomposition method for development of hierarchical multi-attribute decision models, Decision Support Systems 1035(2002)
• [4] Borowik G.: Data mining approach for decision and classification systems using logic synthesis algorithms, in: Klempous R., Nikodem J., Jacak W., Chaczko Z. (eds.) Advanced Methods and Applications in Computational Intelligence, Topics in Intelligent Engineering and Informatics, vol. 6. Springer International Publishing (2014), doi: 10.1007/978-3-319-01436-4J
• [5] Borowik G., Łuba T.: Fast algorithm of attribute reduction based on the complementation of Boolean function, in: Klempous R., Nikodem J., Jacak W., Chaczko Z (eds.) Advanced Methods and Applications in Computational Intelligence, Topics in Intelligent Engineering and Informatics, vol. 6. Springer International Publishing (2014), doi: 10.1007/978-3-3190143642
• [6] Borowik G., Kraśniewski A., ŁubaT.: Rule induction based on logic synthesis methods, in H. Selvaraj et al. (eds.) Progress in System Engineering, Proc. of the 23 International Conference on Systems Engineering, Advances in Intelligent Systems and Computing 1089, Spinger 2014.
• [7] Brayton R.K., Hachtel G.D., McMullen C.T.: Sangiovanni-Vincentelli A.: Logic Minimization Algorithms for VLSI Synthesis. Kluwer Academic Publishers (1984).
• [8] Grzymala-Busse J.W., Wang A.Y.: Modified algorithms LEM1 and LEM2 for rule induction from data with missing attribute values, in: Proc. Of 5th Int. Workshop on Rough Sets and Soft Computing (RSSC’97) at JCIS’97, 1997.
• [9] Grzymala-Busse J.W.: Rule Induction. In Oded Maimon O., Lior Rokach R., Data mining and Knowledge Discovery Handbook, Springer, New York 2005.
• [10] Grzymala-Busse J.W.: Incomplete data and generalization of indiscernibility relation, definability, and approximations. In: RSFDGrC(1), (2005), DOI: 10.1007/11548669_26
• [11] Grzymala-Busse J.W., Grzymala-Busse W.J.: Inducing better rule sets by adding missing attribute values. In: RSCTC (2008) DOI: 10.1007/978-3-540-88425-5_17
• [12] Komorowski J., Pawlak Z., Polkowski L., Skowron A.: Rough sets: A tutorial, (1999)
• [13] Łuba T. (et. al.): Rola i znaczenie syntezy logicznej w eksploracji danych dla potrzeb telekomunikacji i medycyny. Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, nr 5, 2014
• [14] Łuba T., Rybnik J.: Rough sets and some aspects in logic synthesis, in: Słowiński R. (ed.) Intelligent Decision Support – Handbook of Application and Advances of the Rough Sets Theory. Kluwer Academic Publishers (1992).
• [15] Łuba T., Lasocki R., Rybnik J.: An Implementation of Decomposition Algorithm and its Application in Information Systems Analysis and Logic Synthesis In Rough Sets, Fuzzy Sets and Knowledge Discovery, W Ziarko (Ed) Workshops in Computing Series. Springer Verlag, 1994
• [16] Łuba T. (red.): Programowalne układy przetwarzania sygnałów i informacji. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa (2008)
• [17] Mańkowski M.L., Łuba T., Borowik G., Jankowski C.: Indukcja reguł decyzyjnych z dwustopniowym procesem selekcji reguł. Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, nr 7, 2014
• [18] Pawlak Z.: Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers (1991)
• [19] Rokach L., Maimon O.: Data Mining using Decomposition Methods. In Oded Maimon O., Lior Rokach R., Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, Springer, New York 2005
• [20] Stefanowski J.: Algorytmy indukcji reguł decyzyjnych w odkrywaniu wiedzy. Rozprawa habilitacyjna. Seria rozprawy, nr 361, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań (2001)
• [21] Zupan B., Bohanec M., Demsar J., Bratko I.: Learning by discovering concept hierarchies. Artificial Intelligence 109 (1999)
• [22] ROSETTA - A Rough Set Toolkit tor Analysis of Data, http://www.lcb.uu.se/tools/rosetta/
• [23] RSES - Rough Set Exploration System, http://logic.mimuw.edu,pl/~rses/
• [24] UC Irvine Machine Learning Repository, http://archive.ics.uci.edu/ml/