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Erschienen in:
Decision Making with Uncertainty and Data Mining Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Reducts in Incomplete Decision Tables

verfasst von : Renpu Li, Dao Huang

Erschienen in: Advanced Data Mining and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Knowledge reduction is an important issue in data mining. This paper focuses on the problem of knowledge reduction in incomplete decision tables. Based on a concept of incomplete conditional entropy, a new reduct definition is presented for incomplete decision tables and its properties are analyzed. Compared with several existing reduct definitions, the new definition has a better explanation for knowledge uncertainty and is more convenient for application of the idea of approximate reduct in incomplete decision tables.

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Metadaten
Titel
Reducts in Incomplete Decision Tables
verfasst von
Renpu Li
Dao Huang
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advanced Data Mining and Applications

Print ISBN: 978-3-540-27894-8

Electronic ISBN: 978-3-540-31877-4

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11527503_20