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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Mining Incomplete Data—A Rough Set Approach

verfasst von : Jerzy W. Grzymała-Busse

Erschienen in: Rough Sets and Knowledge Technology

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A rough set approach to mining incomplete data is presented in this paper. Our main tool is an attribute-value pair block. A characteristic set, a generalization of the elementary set well-known in rough set theory, may be computed using such blocks. For incomplete data sets three different types of global approximations: singleton, subset and concept are defined. Additionally, for incomplete data sets a local approximation is defined as well.

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Metadaten
Titel
Mining Incomplete Data—A Rough Set Approach
verfasst von
Jerzy W. Grzymała-Busse
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Rough Sets and Knowledge Technology

Print ISBN: 978-3-642-24424-7

Electronic ISBN: 978-3-642-24425-4

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24425-4_1