24、无监督规则集提取与图形化ECA策略转换研究

无监督规则集提取与图形化ECA策略转换研究

在数据处理和策略管理领域，规则集的提取和策略的执行是两个重要的研究方向。下面将分别介绍无监督规则集提取的模拟蜂群算法研究，以及图形化事件 - 条件 - 动作（ECA）策略转换为可执行PonderTalk代码的方法。

无监督规则集提取的模拟蜂群算法研究

在处理聚类分类数据时，提取规则集是一项具有挑战性的任务。模拟蜂群（SBC）算法为解决这一问题提供了新的思路。

规则集质量评估函数

规则集质量评估函数由五个组件和五个相关权重组成：
1. 规则集覆盖元组百分比 ：对应标准关联规则学习中的支持度指标，衡量规则集覆盖数据集元组的比例。
2. 规则集正确分类元组百分比 ：对应标准关联规则学习中的置信度指标，反映规则集正确分类元组的能力。
3. 规则集大小效率 ：规则集中规则数量与数据集中元组数量的比值，规则数量越少的规则集在其他条件相同时更优。
4. 属性效率 ：规则集中具有无关值的属性数量与规则集中属性值总数的比值，无关值越多的规则集在其他条件相同时更优。例如，规则r1: (Red, Small) => c0比规则r2: (Red, Small, Hot)更好，因为解析r1所需的布尔比较更少。
5. 规则集包含的聚类ID值百分比 ：规则集中至少有一个规则包含的所有可能聚类ID值的百分比，在大多数情况下，规则集考虑所有聚类ID值非常重要。

每个组件的值范围为[0.