tailieunhanh - Một thuật toán tìm tập rút gọn thuộc tính sử dụng ma trận phân biệt được

Hệ thông tin giúp ích cho chúng ta lưu trữ và xử lý thông tin. Tuy nhiên, vì lý do nào đó có thể do cập nhật, thông tin lưu trữ có các thuộc tính dư thừa gây khó khăn cho việc khai phá tri thức. Do đó việc rút gọn thuộc tính là yêu cầu cần thiết trong khai phá tri thức. Có nhiều kiểu rút gọn tri thức và luật quyết định đã được đề xuất trong khai phá dữu liệu. Trong bài báo này đưa ra một thuật toán tìm tập rút gọn trên một bảng quyết định dựa trên ma trận phân biệt được. | Tạp chí Khoa học và Phát triển 2013 tập 11 số 5 729-734 J. Sci. Devel. Vol. 11 No. 5 729-734 MỘT THUẬT TOÁN TÌM TẬP RÚT GỌN THUỘC TÍNH SỬ DỤNG MA TRẬN PHÂN BIỆT ĐƯỢC Ngọc Minh Châu Nguyễn Xuân Thảo Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội Email nmchau@ nxthao@ Ngày gửi lại bài Ngày chấp nhận TÓM TẮT Hệ thông tin giúp ích cho chúng ta lưu trữ và xử lý thông tin. Tuy nhiên vì lý do nào đó có thể do cập nhật thông tin lưu trữ có các thuộc tính dư thừa gây khó khăn cho việc khai phá tri thức. Do đó việc rút gọn thuộc tính là yêu cầu cần thiết trong khai phá tri thức. Có nhiều kiểu rút gọn tri thức và luật quyết định đã được đề xuất trong khai phá dữu liệu. Trong bài báo này chúng tôi đưa ra một thuật toán tìm tập rút gọn trên một bảng quyết định dựa trên ma trận phân biệt được. Từ khóa Hệ thông tin ma trận phân biệt được tập rút gọn. An Algorithm to Find the Attibute Reduction by Using Discernibility Matrix ABSTRACT The information systems help users backup and process information. However some reasons of apdating backup information having redundant attributes make it difficult for exploring knowledge. Thus the attribute reductions are essential requirements for mining knowledge. There exist several types of attribute reduction and decision rules that have been proposed in data mining. The present paper described a heuristic algorithm to find the reduction on decision table based on the discernibility matrix. Keywords Information systems discernibility matrix attribute reduction. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Lý thuyết tập thô được Pawlak đề xuất vào đầu những năm 1980 được xem như một cách tiếp cận mới để phát hiện tri thức và nó đã tạo tao ra một cơ sở vững chắc cho việc phát triển các ứng dụng của lĩnh vực khai phá dữ liệu Pawlak 1982 1991 1998 . Sự ra đời của lý thuyết tập thô đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng. Lý thuyết này được xem là cơ sở quan trọng trong lĩnh vực trí

• Cơ sở dữ liệu
• Ma trận phân biệt được
• Thuật toán tìm tập rút gọn
• Hệ thông tin
• Tập rút gọn
• Quan hệ tương đương
• Thuật toán tìm lõi Core (B)
• Phụ thuộc hàm xấp xỉ
• Luật kết hợp
• Approximate functional dependencies
• Association rules
• Biểu diễn phụ thuộc hàm xấp xỉ