RIpple-DOwn Rule算法和weka中Rider使用--数据挖掘学习和weka使用(五)

RIpple-DOwnRule算法(链波下降规则)是由Compton教授在1989年提出的专家系统方法论,用于知识表示和获取。它将规则引入案例中,通过错误驱动机制来获取知识,适用于知识表示和案例学习场景。

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RIpple-DOwn Rule算法简介

RIpple-DOwn Rule算法(链波下降规则)是一种专家系统方法论,它是澳大利亚新南威尔士大学的Compton教授于1989年提出。它是一种用于知识表示和获取的方法。从某种意义上看RDR算法是CBR方法的一种扩展或者变形,RDR将规则引入CBR中,用规则来索引案例,以错误驱动机制来获取知识。

RIpple-DOwn Rule算法是比较简单,有时候得出的结果不能让人满意,但是它是我最喜欢的一种算法,它通过否定规则来表示结果,非常适合人类理解。

RIpple-DOwn Rule算法流程

RIpple-DOwn Rule算法使用了二元决策树,区别于标准决策树,RDR用复合条款是来确定分支,同时这些条款不需要详尽涵盖所有情况,即可以有分类错误的情况,然后用错误的数据作为新整体再处理,以获得内部分支。

为了方便说明,我们先看一个RDR的输出

weka5_1

这是一个医学诊断系统的涟波规则。

我们还是以weather.arff的数据为例。

weka5_2

看一下我们的分类要求,要分成no和yes两类。

no 的权重是5,yes的权重是9。

由错误驱动生成第一条规则

play = no

很明显这条规则没有正确分类

博客已迁移,请访问:http://www.huangyunkun.com/2012/06/10/weka_5/

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