Indukcja reguł decyzyjnych z dwustopniowym procesem selekcji reguł

• Autorzy: Mańkowski M. , Łuba T. , Borowik G. , Jankowski C.

Warianty tytułu

EN

Induction of decision rules with two-stage selection process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dyskutowana jest nowa metoda indukcji reguł decyzyjnych. W przeciwieństwie do klasycznej metody sekwencyjnego pokrywania stosuje się w niej dwustopniowy proces selekcji reguł, w którym pojedyncze obiekty są uogólniane w celu uzyskania zbioru reguł minimalnych. Następnie rodzina wszystkich minimalnych reguł jest selekcjonowana wydajnymi algorytmami heurystycznymi. Przedstawione wyniki eksperymentów wskazują, że metoda znacząco usprawnia proces indukcji reguł decyzyjnych.

EN

A new method of solving the rule induction problem is discussed. The method is different to the classical approach using the so called sequential covering strategy. The main idea is to use the two stage selection process where single objects are considered in order to find whole sets of minimal rules. Next the family of minimal rules is selected using efficient highly-heuristic algorithms. The presented results of experiments with typical databases indicate that the proposed approach significantly improves the efficiency of the rule induction process.

Słowa kluczowe

PL

eksploracja danych; sekwencyjne pokrywanie; macierz rozróżnialności; uzupełnienie; indukcja reguł; pokrycie kolumnowe; koniunkcyjna postać normalna; postać normalna dysfunkcyjna

EN

data mining; sequential covering; discernibility matrix; complement; rule induction; column covering; conjunctive normal form; disjunctive normal form

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 7
• Strony: 691--697
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mańkowski M.

• Instytut Radioelektroniki, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej

autor

Łuba T.

• Instytut Telekomunikacji, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej

autor

Borowik G.

• Instytut Telekomunikacji, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej

autor

Jankowski C.

• Instytut Telekomunikacji, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• [1] Bache K., Lichman M.: UCI Machine Learning Repository [http://archive. ics.uci.edu/ml], lrvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, stan z listopada 2013
• [2] Borowik G.: Data mining approach for decision and classification systems using logic synthesis algorithms (chapter). Vol. Advanced Methods and Applications in Computational Intelligence. R. Wempous, J. Nikodem, W. Jacak, and Z. Chaczko ed. Springer International Publishing 2014
• [3] Borowik G., Luba T: Fast algorithm of attribute reduction based on the complementation of boolean function (chapter). Vol. Advanced Methods and Applications in Computational Intelligence. R. Klempous, J. Niko¬dem, W. Jacak, and Z. Chaczko ed. Springer International Publishing 2014
• [4] Bouckaert R.R, Frank E., Hali M., Kirkby R., Reutemann R, Seewald A., Scuse D.: WEKA Manual for Version 3-6-10, 2013
• [5] Brayton R.K., Hachtel G.D.: McMullen C.T, Sangiovanni-Vincentelli A.: Logic Minimization Algorithms for VLSI Synthesis, Kluwer Academi Publishers, 1984
• [6] Cendrowska J.: PRISM, an algorithm for inducing modular rules, Int. J. Man-Machine Studies, 1987
• [7] Cios K.J., Pedrycz W., Świnarski R.W.: Data mining methods for knowledge discovery, Dordrecht, Kluwer, 1999
• [8] Clark P, Boswell R.: Rule induction with CA/2: some recent improvements, w: Kodratoff Y (red.), Proceedings of 5th European Working Session on Learning ESWL91 Porto, Portugal, Springer-Yerlag, 1991, ESWL91 Porto, Portugal, Springer-Verlag, 1991
• [9] Grzymala-Busse J.W: Rule Induction. In Oded Maimon O., LJor 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), pp. 244-253 (2005), DOI: 10.1007/11548669_26
• [11] Grzymala-Busse J. W.: LERS - a system for learning from examples based on rough sets. Intelligent Decision Support, 1992
• [12] Jankowski C.: Dyskretyzacja danych numerycznych metodami przekształceń boolowskich. Praca dyplomowa inżynierska. Instytut Telekomunikacji. Politechnika Warszawska. Warszawa 2014
• [13] Komorowski J., Polkowski L, Skowron A.: Rough Sets: A Tutorial, 1998
• [14] ŁubaT.(red.), Rawski M., Tomaszewicz R, Zbierzchowski B.: Programowalne układy przetwarzania sygnałowi informacji, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008
• [15] LubaT (et al.): Rola i znaczenie syntezy logicznej w eksploracji danych dla potrzeb telekomunikacji i medycyny. Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, nr 5, 2014
• [16] Michalski R.S.: A theory and methodology of inductive learning, w: Michalski R.S. Carbonell J.G, Mitchell TM. (red.), Machine Learning: An Artificial Intelligence, Approach, Morgan Kaufman, 1983
• [17] Michalski R.S.L.: On the quasi-minimal solution of the general cowering problem, w: Proc. of 5th Int. Symp. on Information Processing FCIP'69, Bied. 1969
• [18] Nguyen H.S.: Systemy decyzyjne, skrypt do przedmiotu, Uniwersytet Warszawski, Warszawa, 2011, dostępny na stronie [http://mst.mimuw.edu.pl/wyklady/syd/wyklad.pdf], stan z listopada 2013
• [19] Pawlak Z.: Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, 1991
• [20] Pawlak Z., Skowron A.: Rough sets and Boolean reasoning, Information Sciences, 177, 2007
• [21] Quinlan J.R., C4.5: Programs for Machine Learning, San Francisco, Morgan Kaufmann, 1993
• [22] Kohavi R.: The Power of Decision Tables. In: 8th European Conference on Machine Learning, 1995
• [23] Skowron A.: Boolean reasoning for decision rules generation, w: Komorowski J., Ras Z. (red.): Methodologies for Intelligent Systems, LNAI689, Berlin, Springer-Verlag, 1993
• [24] Skowron A.: Intelligent Decision Support. Handbook of Applications and Advances of the Rough Sets Theory, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1992
• [25] Stefanowski J.: Algorytmy indukcji reguł decyzyjnych w odkrywaniu wiedzy, rozprawa habilitacyjna, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2001
• [26] Weiss S.M., Kulikowski CA: Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning and Expert Systems, Morgan Kaufmann, 1991
• [27] Zhiguo H., Yuanxiang L.: Rule induction Based on Decision Matrix, The 2nd International Conference on Volume 5,2010
• [28] RSES - Rough Set Exploration System, http://logic.mimuw.edu.pI/~ rses/