一种基于分类一致性的决策规则获取算法

提出一种基于分类一致性的规则获取算法. 它是一种例化方向的方法, 即从空集开始, 以条件属性子集的分 类一致性来度量属性的重要性, 逐步加入重要的属性, 当选择的属性子集能够正确分类时, 则获取到决策规则. 算法 中设计了一个规则约简过程, 用来简化所获得的规则, 增强规则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法获得的规 则更为简洁和高效.