基于规则的分类
基于规则的演绎推理
④ 将公式化为前束形，并略去全称量词
⑤ 恢复为蕴含式
2013-7-8
14
正向演绎推理 （2）F规则的表示形式 变换成标准形式的例： 原公式(x){[(y)(z)P(x,y,z)]→(u)Q(x,u)} ① 消蕴含符
(x){[(y)(z)P(x,y,z)]∨(u)Q(x,u)}
② 否定号移入
3)u1={A/y}，u2={B/y}，则U={u1，u2}是不一致的
4)u1={f(z)/x}，u2={f(A)/x}，则U={u1，u2}是一致的，其合 一复合为{ f(A)/x, A/z}
2013-7-8
30
第四章 基本的推理技术
4．3 基于规则的演绎推理
反向演绎推理
基于规则的反向演绎推理是从目标表达式
2013-7-8 3
F规则：L W 1.正向演绎推理 库 作用于：事实的总数据 B规则：W L 2.反向演绎推理 库 作用于：目标的总数据 3.正反向演绎推理
2013-7-8 4
第四章 基本的推理技术
4．3 基于规则的演绎推理
正向演绎推理
从上上页可以读出上例表达式的三个子句：
Q(z,A)
S(A，y)∨ R(y)
S(A，y)∨ P(y)
这三个子句正是原表达式化成的子句集与/或图可看成 是一组子句的一个简洁的表达形式2013-7-8 11第四章 基本的推理技术
4．3 基于规则的演绎推理
正向演绎推理
（2）F规则的表示形式
基于规则的正向演绎推理中，通常要求F规则具有以下形式： L→W
将F规则的左部限制为 单文字 ，是因为在进行演绎推理 时，要用F规则 作用于表示事实的与/或图，而该与/或图的 叶结点都是单文字，这样就可用F规则的左部与叶结点进行 匹配，大大简化了规则的应用过程
基于关联规则的文本分类研究
河北大学硕士学位论文基于关联规则的文本分类研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王煜;袁方20100601摘要自动化文本分类是数据管理的重要组成部分，目标是自动地将文本划分到已知的类别中去。
基于关联规则的文本分类方法相对于其他的文本分类方法，不仅可以产生易于理解的分类规则，同时还具有良好的分类精度与分类效率，成为了当前文本分类算法研究的热点之一。
本文分析了当前关联规则分类方法存在的两个问题。
一是直接利用关联规则进行分类，在分类决策时可能会重复计算某些训练文本的支持度，从而过于强调某些训练文本的分类作用。
二是仅根据特征词的权重来确定规则权重会过于强调特征词的分类作用，忽视关联关系的分类作用。
针对以上问题，本文提出了改进的关联规则文本分类算法WCCPF。
WCCPF主要有三个方面的改进：第一，更加合理的规则权重。
新的加权方法不仅根据训练文本，还考虑到待分类文本对规则权重的影响，并通过引入相似度计算使得规则权重更加合理。
第二，改进CR-tree的分类器CPF-tree。
新的分类器可以快速地根据待分类文本动态地产生分类规则，以避免在分类决策时重复计算训练文本的支持度。
第三，新的剪枝方法。
在成熟的剪枝方法基础上，新的剪枝方法利用最大频繁项集对新的分类器进行剪枝。
实验结果表明本文的分类算法提高了文本分类的精度。
关键词关联规则加权规则文本分类 CP-tree CPF-treeAbstractAutomatic text classification is an important part of data management, the goal of which is to divide the text into several known categories automatically. Comparing with other text classification methods, the text classification based on association rules can not only generate classification rules which's easy to understand, but also is efficient and effective. So it becomes one of the main methods for automatic text classification.This paper analyzes two problems of classification based on association rules. One problem is that, when predicting the categories directly using association rules, the support degrees of some training texts may be computed more than one time, so that the classification role of some training texts are overemphasized. Another problem is that, the classification role of itmes will be overemphasized when determining the rules' weights only according to the weights of items, and the classification role of association will be ignored.To solve the above problems, this paper proposes an improved text classification algorithm based on association rules named WCCPF. There are three improvements: first, the more reasonable rules' weight. The new weighting method isn't only based on the training texts, but also takes the influence of unknown texts into account, and makes the rules' weights more reasonable by introducing similarity computation. Second, the improved classifier CPF-tree based on CR-tree. The new classifier can generate classification rules according to unknown texts fastly and dynamically, in order to avoid repeatly computing training texts' support degrees. Finally, the new pruning method. The new pruning method uses the maximum frequent set to prune the new classifier based on the mature pruning methods.The experimental result shows that the classification algorithm in this paper improves the precision of text classification.Keywords Association rules Weighted rules Text classification CP-tree CPF-tree第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景及意义随着互联网技术的不断发展，互联网已经融入到人类生活的方方面面，成为了人类社会重要的组成部分。
数据管理与储存的数据分类与标注
数据管理与储存的数据分类与标注数据分类与标注是数据管理与储存中非常重要的环节，它们能够帮助我们更好地理解和利用数据。
本文将介绍数据分类的概念与方法，以及数据标注的意义和实践方法。
一、数据分类的概念与方法数据分类是将数据按照一定的标准和特征划分为不同的类别或组别的过程。
通过数据分类，我们可以更好地理解和分析数据，从而为后续的数据管理与储存提供基础。
数据分类可以采用多种方法，常见的包括：基于规则的分类、机器学习分类和深度学习分类等。
1. 基于规则的分类：此方法通过事先定义好的规则来对数据进行分类。
例如，对于文本数据，可以根据关键词或者词频等规则进行分类。
这种方法的优点是简单易行，但需要依赖领域知识和规则的准确性。
2. 机器学习分类：机器学习是一种通过对已有数据进行学习，并建立模型来对新数据进行分类或预测的方法。
对于数据分类任务，可以使用经典的机器学习算法如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等进行分类。
机器学习分类的优点是能够自动学习数据的特征和规律，但需要较大规模的标记数据用于训练。
3. 深度学习分类：深度学习是机器学习的一种特殊方法，通过建立多层神经网络，模拟人脑神经元的结构和功能来解决问题。
深度学习在数据分类任务中取得了很好的效果，特别是在图像和语音等领域。
深度学习分类的优点是能够处理复杂的非线性问题，但需要大量的数据和计算资源进行训练。
二、数据标注的意义和实践方法数据标注是对数据中的某些特定信息进行标记或注释的过程，通过数据标注能够让计算机更好地理解数据，提高数据分析和应用的准确性。
数据标注的意义在于：1. 提高数据的可读性和可理解性：标注可以让数据变得更加易读和易懂，帮助用户更好地理解数据的含义和内涵。
2. 改善数据的结构和格式：标注可以对数据进行结构和格式上的调整，使数据更加规整和有序，便于后续的操作和管理。
3. 辅助机器学习和深度学习：标注是进行机器学习和深度学习的必要条件，它为模型提供了训练所需的标记数据，从而提高算法的准确性和性能。
人工智能 推理 分类方法
人工智能推理分类方法
人工智能推理分类方法是指在人工智能领域中常用的一种方法，通过对已有信息的分析推理，对未知的情况进行分类。
这种方法能够提高机器的智能程度，使其能够更好地理解人类的思维方式，从而更好地服务于人类。
人工智能推理分类方法可以分为两类：基于规则的推理分类方法和基于学习的推理分类方法。
基于规则的推理分类方法是指通过设定一定的规则，对数据进行分类。
这种方法的优点是简单易懂，容易实现，但是规则的设定需要人工参与，建立的规则可能不够全面，导致分类结果不准确。
基于学习的推理分类方法是指机器通过学习已有数据，自动构建分类模型，并对未知数据进行分类。
这种方法的优点是不需要人工干预，可以自动学习数据，可以更准确地分类未知数据。
但是，该方法需要大量的数据支持，对数据的质量要求也很高，同时还需要对算法进行优化，才能获得良好的分类效果。
总之，人工智能推理分类方法是一种非常重要的人工智能算法，可以帮助机器更好地理解人类的思维方式，提高机器的智能程度，从而更好地服务于人类。
在未来的发展中，该算法将发挥越来越重要的作用，成为人工智能领域的重要研究方向之一。
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数据挖掘之分类——基于规则的分类器
数据挖掘之分类——基于规则的分类器1. 算法简介 基于规则的分类器是使⽤⼀组"if...then..."规则来对记录进⾏分类的技术。
模型的规则⽤析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表⽰，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。
每⼀个分类规则可以表⽰为如下形式：ri:(条件i)→yi规则左边成为规则前件或前提。
它是属性测试的合取：条件i=(A1 op v1)∧(A1 op v1)∧•••∧(A1 op v1)其中(Aj，vj)是属性-值对，op是⽐较运算符，取⾃集合{=，≠，﹤，﹥，≦，≧}。
每⼀个属性测试(Aj op vj)称为⼀个合取项。
规则右边称为规则后件，包含预测类yi。
如果规则r的前件和记录x的属性匹配，则称r覆盖x。
当r覆盖给定的记录时，称r被激发或触发。
分类规则的质量可以⽤覆盖率（coverage）和准确率（accuracy）来度量。
给定数据集D和分类规则 r：A→y，规则的覆盖率定义为D中触发规则r的记录所占的⽐例。
准确率或置信因⼦定义为触发r的记录中类标号等于y的记录所占的⽐例。
Coverage(r)= |A| / |D|Accuracy(r)= |A∩y| / |A|其中|A|是满⾜规则前件的记录数，|A∩y|是同时满⾜规则前件和后件的记录数，D是记录总数。
2. ⼯作原理 基于规则的分类器所产⽣的规则集的两个重要性质： 互斥规则如果规则集R中不存在两条规则被同⼀条记录触发，则称规则集R中的规则是互斥的。
这个性质确保每条记录⾄多被R中的⼀条规则覆盖。
穷举规则如果对属性值的任意组合，R中都存在⼀条规则加以覆盖，则称规则集R具有穷举覆盖。
这个性质确保每⼀条记录都⾄少被R中的⼀条规则覆盖。
这两个性质共同作⽤，保证每⼀条记录被且仅被⼀条规则覆盖。
如果规则集不是穷举的，那么必须添加⼀个默认规则 r d:() → y d来覆盖那些未被覆盖的记录。
基于规则的面向对象分类
基于规则的面向对象分类
1. 哎呀，你知道吗？基于规则的面向对象分类就像是给各种东西贴上独特的标签！比如说在整理玩具的时候，把小汽车都归为一类，毛绒玩具归为另一类，这多清楚呀！这样能让我们快速找到想要的东西，不是吗？
2. 嘿，想想看呀，基于规则的面向对象分类不就是把复杂的世界变得有条理嘛！就像我们把不同的同学按性格特点来分类，活泼的一堆，文静的一堆，多有意思呀！难道不是这样吗？
3. 哇塞，基于规则的面向对象分类其实就好像是给混乱的拼图找到合适的位置！比如把不同颜色的拼图碎片分开摆放，红色的一片，蓝色的一片，这样拼起来才更容易啊！你说对不对？
4. 天哪，基于规则的面向对象分类这不就像是把各种各样的书分类放好嘛！科幻小说一类，言情小说一类，找起来方便极了呢！不是吗？
5. 哎呀呀，基于规则的面向对象分类其实跟我们把不同味道的糖果分开一样呀！甜甜的放一起，酸酸的放一起，多简单明了！对吧？
6. 嘿哟，基于规则的面向对象分类简直就是给万物建立秩序的魔法呀！比如把各种动物按照食性分类，吃肉的一群，吃草的一群，多神奇呀！你不觉得吗？
我的观点结论：基于规则的面向对象分类能让我们的生活和思考都变得更加有序清晰，我们应该好好利用它呀！。
数据分类分级的影响因素及分析方法
数据分类分级的影响因素及分析方法随着信息技术和数据科学的发展，数据分类与分级已经成为了一个重要的研究领域。
数据分类分级是将数据按照一定的标准进行分类，并对每个类别进行合理的划分和分级。
在实际应用中，数据分类分级对于数据管理、数据分析和决策支持等方面都具有重要意义。
本文将分析数据分类分级的影响因素，同时给出相应的分析方法。
首先，影响数据分类分级的因素有很多。
下面将重点介绍以下几个主要因素：1. 数据特征：数据的特征是进行分类分级的基础。
不同的数据具有不同的特征，包括数量、质量、时效性、关联度等方面。
在进行数据分类分级时，需要根据数据的特征选择合适的分类方法和分级标准。
2. 分类目标：数据分类分级的目的和需求不同，会影响分类分级的方式和标准。
有些情况下，需要将数据分成互斥的类别；而在其他情况下，需要对数据进行多标签分类。
分类目标的不同直接影响了数据分类分级的方法选择。
3. 分类方法：分类方法是进行数据分类分级的核心内容。
常见的分类方法包括基于规则的分类、基于实例的分类、基于聚类的分类和深度学习等。
选择合适的分类方法能够提高分类准确性和效率。
4. 其他因素：除了上述因素外，数据分类分级还受到其他因素的影响，如分类算法的选择、数据采样方法、特征选择等。
这些因素都会对分类结果产生一定的影响。
在分析了影响因素后，接下来将介绍一些数据分类分级的分析方法：1. 基于规则的分类方法：这种方法是根据已有的分类规则和知识对数据进行分类。
例如，医学诊断中的疾病分类，根据病症、病史等规则将患者分为不同的疾病类别。
这种方法的优点是规则清晰、可解释性强，但是需要专业知识和经验的支持。
2. 基于实例的分类方法：这种方法是通过类似实例来分类新的数据。
它基于训练集中的实例样本，通过计算新的数据与已有实例的距离或相似度，将其分类到最接近的类别中。
例如，K近邻算法就是一种基于实例的分类方法。
这种方法的优点是简单易懂、无需假设前提，但是对于特征选择和样本的数量要求较高。
五类lg的分类依据
五类lg的分类依据一、引言在现代社会的各个领域中，机器学习和人工智能的发展日益引起关注。
其中，自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向之一，而语言生成（Language Generation，简称LG）则是自然语言处理的一个重要分支。
LG的研究目标是让计算机能够生成人类可理解的自然语言文本，与人进行语言交流。
在实际应用中，不同类型的LG系统因其生成方式和应用场景的不同，可以分为五类。
本文将介绍这五类LG的分类依据，并对其特点进行详细讨论。
二、基于规则的LG基于规则的LG（Rule-based LG）是最早被提出和应用的LG方法之一。
这类系统通过定义一系列规则来生成文本，规则可以包括语法规则、词汇规则和句法规则等。
在生成文本时，系统会根据输入的语义表示和已有的规则进行匹配，然后按照匹配到的规则生成相应的句子。
规则可以是硬编码的，也可以通过机器学习的方式进行学习和优化。
规则系统的优点是可解释性强，生成结果和规则一一对应，便于调试和修改。
然而，由于规则数量庞大，人工设计规则的工作量较大。
而且，规则系统的灵活度较低，难以处理复杂的语义关系。
因此，在实际应用中，基于规则的LG系统往往被用于处理领域特定的简单任务，如填充模板式回复、生成简单的问答等。
三、基于统计的LG基于统计的LG（Statistical-based LG）是一类基于概率统计的LG方法，通常使用机器学习的技术来训练模型。
这类系统会根据大规模的语料库学习语言模型，然后根据输入的语义表示和学习到的语言模型进行文本生成。
基于统计的LG系统的优点是可以利用大规模数据进行训练，从而提高生成文本的准确性。
然而，这类系统在处理复杂的语义关系时存在问题，因为它们通常只考虑语言表面形式的统计规律，而忽视了句子之间的语义关联。
因此，在实际应用中，基于统计的LG系统往往会在生成文本后进行后处理，以提高生成结果的质量和连贯性。
四、基于模板的LG基于模板的LG（Template-based LG）是一种常见的LG方法，它通过将一系列模板与语义表示进行匹配来生成文本。
文本分类的6类方法
文本分类的6类方法
文本分类在自然语言处理领域中是一个十分重要的任务，它可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、话题分类等。
对于不同的文本分类任务，应该选择合适的方法。
本文将介绍文本分类的6类方法： 1. 基于规则的方法：这种方法是最简单的文本分类方法，通过人工设定一系列规则来进行文本分类，例如根据关键词出现次数、文本长度等特征来判断文本类别。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它利用贝叶斯公式计算文本属于某一类别的概率，并选择概率最大的类别作为文本的分类结果。
它的优点是训练速度快，适用于大规模文本分类。
3. 支持向量机分类器：支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法，它通过将文本映射到高维空间来找到最优的分类超平面。
它的优点是分类效果好，适用于复杂的非线性分类问题。
4. 决策树分类器：决策树是一种基于特征选择的分类方法，它通过对文本特征进行分裂来构建树形结构，最终选择最优的分类结果。
它的优点是可解释性好，易于理解和调整。
5. 深度学习分类器：深度学习是一种基于神经网络的分类方法，它通过多层非线性变换来提取文本特征，并使用softmax函数将文本映射到类别空间。
它的优点是能够自动提取特征，适用于复杂的文本分类问题。
6. 集成学习方法：集成学习是一种将多个分类器组合起来进行
文本分类的方法，它通过投票、加权平均等方式来获得更好的分类性能。
它的优点是能够充分利用不同分类器之间的差异，提高分类准确率。
大数据分类方法
大数据分类方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据正成为重要的信息资产和决策支持工具。
然而，如何高效、准确地对海量的大数据进行分类成为一项具有挑战性的任务。
在本文中，将介绍几种常用的大数据分类方法，包括传统方法和基于机器学习的方法。
一、传统方法1. 基于规则的分类方法基于规则的分类方法是最早的分类方法之一。
它通过定义一系列规则或条件来对数据进行分类。
这些规则可以是人工定义的，也可以是根据经验或专业知识得出的。
通过将数据与预定义的规则进行匹配，可以将数据分到相应的类别中。
2. 基于统计的分类方法基于统计的分类方法是建立在统计学原理和理论基础上的。
它通过对大数据的统计特性进行分析，提取出与不同类别相关的特征，并基于这些特征对数据进行分类。
常用的统计分类方法包括朴素贝叶斯分类、决策树分类等。
3. 基于专家系统的分类方法基于专家系统的分类方法将专家的知识和经验转化为一系列的规则和推理机制，通过对数据进行推理和判断来分类。
这些专家系统可以是基于规则的，也可以是基于规则和统计的混合型。
二、机器学习方法1. 监督学习监督学习是一种常用的机器学习方法。
它通过使用已标注的训练数据，通过训练分类模型从而对未知数据进行分类。
在监督学习中，常用的分类算法包括支持向量机、K近邻算法和神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是另一种常用的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习不需要已标注的训练数据，而是通过对未标注数据的分析和建模，从中挖掘出数据的隐藏结构和模式。
常用的无监督学习方法包括聚类算法、关联规则挖掘等。
3. 半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种分类方法。
它通过同时利用已标注的训练数据和未标注的训练数据，来建立分类模型。
在大数据分类中，半监督学习方法可以有效利用大量未标注数据的信息，提高分类的准确率和效率。
三、大数据分类方法的实践大数据分类方法的实践通常需要以下几个步骤：1. 数据预处理大数据中可能存在缺失值、异常值和噪声等问题，因此需要对数据进行预处理。
遥感影像分类方法
遥感影像分类方法一、引言随着遥感技术的发展和应用范围的扩大，遥感影像分类成为了遥感图像处理的重要任务之一。
遥感影像分类是指根据遥感图像中各个像元的光谱信息和空间分布特征，将图像中的像元分配到不同的类别中。
准确的遥感影像分类可以为资源调查、环境监测、农业生产等领域提供重要的信息支持。
二、传统分类方法1. 基于统计的分类方法基于统计的分类方法是一种常用的遥感影像分类方法，它通过对遥感图像中的像元进行统计分析，从而确定像元所属的类别。
常用的统计方法包括最大似然法、最小距离法、贝叶斯分类法等。
这些方法能够利用图像中的统计特征，对不同类别进行判别分析，但对于复杂的地物类型、光谱混合和空间分布不均匀的情况，效果有限。
2. 基于规则的分类方法基于规则的分类方法是一种根据已知的规则和知识来进行分类的方法。
该方法通过将遥感图像中的像元与已知规则进行匹配，从而确定像元所属的类别。
常用的规则包括专家规则、决策树规则等。
这些规则能够利用专家知识和经验，对不同类别进行判断，但对于复杂的地物类型和大规模的遥感图像，需要大量的规则和专家知识，且易受限于规则的准确性和完备性。
三、基于机器学习的分类方法随着机器学习算法的发展和应用，基于机器学习的遥感影像分类方法成为了研究热点。
机器学习可以通过训练样本来学习遥感图像中不同类别的特征，并通过对新样本的分类，实现遥感影像的自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种常用的分类算法，它通过将样本映射到高维空间中，构建最优的分类超平面，从而实现对遥感影像的分类。
支持向量机可以处理高维数据和非线性问题，并具有较好的泛化能力。
2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树，并对其结果进行集成，从而实现对遥感影像的分类。
随机森林能够处理大规模数据和高维特征，并具有较好的鲁棒性和准确性。
常见分类方法
常见分类方法
常见的分类方法包括决策树分类、基于规则的分类、最邻近分类（K-NN）、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络和支持向量机（SVM）等。
这些方法都是为了明确对象属于哪个预定义的目标类，其中预定义的目标类可以是离散的也可以是连续的。
基于规则的分类器使用“if…then …”的组合来进行分类，有互斥规则和穷举规则两种重要规则。
决策树分类则是一种常见的监督学习算法，其通过树形结构来展示分类过程。
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
人工神经网络则是模拟人脑神经元的一种计算模型，通过训练来识别模式。
支持向量机（SVM）是一种有监督学习模型，用于分类和回归分析。
此外，聚类也是一种常见的分类方法，它按照某个特定标准（如距离准则）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能大。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅机器学习领域的专业书籍或咨询该领域的专家。
基于规则的分类
• 加法策略：起始假设规则的条件部分为空（永真规则），如果该规则覆盖了
反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。 • 先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前
面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。
• 先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。
研究背景和意义
研究背景
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随
机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜
在有用的信息和知识的过程。数据挖掘广泛应用于各种领域，比
如电力系统的电力负荷预测、证券分析、网络入侵、网络信息的 搜索引擎、以及生物医学等等。当前主流的数据挖掘方法主要包
7
8 9 10 11
蝙蝠
鸽子 猫 虹鳉 美洲鳄
恒温
恒温 恒温 冷血 冷血
毛发
羽毛 软毛 鳞片 鳞片
是
否 是 是 否
否
否 否 是 半
是
是 否 否 否
是
是 是 否 是
是
否 否 否 否
哺乳类
鸟类 哺乳类 鱼类 爬行类
12
13 14 15
企鹅
豪猪 鳗鲡 蝾螈
恒温
恒温 冷血 冷血
羽毛
刚毛 鳞片 无
否
是 否 否
研究意义
基于规则的分类方法主要包括传统的基于规则分类方法（决策树，FOIL 算
法）等。决策树分类是典型的递归构造，它的分类模型简洁且易于理解，但当数
据集的实例个数较多时，产生的决策树非常大，需要简化决策树。而且数据集中
属性值的遗失情况和类分布均匀性对决策树的分类效果产生较大的影响，此外决 策树是采用贪婪的算法，很难获得全局的信息，决策树上每条训练实例仅被一条 分类规则覆盖，这也是决策树准确率不高的一个原因。 FOIL 算法只用最好的属
基于规则的二次学习分类方法
基于规则的二次学习分类方法作者：李莎莎来源：《科学导报·科学工程与电力》2019年第22期【摘 ;要】多数基于规则的分类方法对训练集学习一次，产生的规则数量较少，在预测未知实例时容易出现不匹配规则的情况，影响分类准确率。
文中提出一种基于规则的二次学习方法RCDI（Rule-based classification with double induction），选取长度为1和2的频繁项建立候选集，频繁项包含正项以及负项。
在候选集上搜索全局以及条件库最优值来产生规则，增大搜索空间。
当测试出现规则不匹配或冲突的情况，则针对符合测试实例特征实例进行二次规则提取。
实验表明，该算法不仅可行，而且提高了分类准确率。
【关键词】数据挖掘;分类;规则提取;二次学习1 引言分类是数据挖掘中重要的任务之一。
传统的基于规则的分类算法通常重复搜索当前一个最优值或多个最优值来产生规则，并移除训练集中被这些规则覆盖的例子，例如 FOIL[1]，CPAR[2] 和 CMER[3]等。
这些分类方法选取生成规则的最优值时候选集中值数量少，搜索范围较小，导致产生的分类规则较少，在测试未知实例时极易出现规则不匹配的情况，在某些训练集上的分类准确率不高。
Liu等提出了关联分类方法来产生关联规则[4]。
大多数关联分类算法主要基于正关联模式来产生分类规则，如XTY的形式。
如果是负相关则产生形如XT﹁Y 或者﹁X TY的负关联，﹁X代表不取x值。
研究表明负关联模式也包含了非常有价值的信息，能更大范围的增大候选集的搜索空间，因而利用负关联模式进行分类同样具有十分重要的意义。
年，Liudgren等提出了二次学习方法，该方法在解决规则冲突方面有着明显的效果，但采用对冲突规则覆盖实例进行二次学习，无法解决无匹配规则的测试情况。
针对以上问题，文中提出一种新算法：基于规则的二次学习分类算法RCDI（Rule-based classification with double induction）。
基于规则的分类方法研究
基于规则的分类方法研究近年来，随着大数据技术的发展，各种机器学习技术得到了广泛应用，但其中最重要最广泛使用的技术之一就是基于规则的分类方法。
它具有准确性高，易于实现，可衡量性以及与人类经验和知识紧密结合等优点。
因此，本文将深入探讨基于规则的分类技术，重点分析它的原理，应用前景以及如何实现这种分类。
一、基于规则的分类技术的原理基于规则的分类技术是一种常用的分类技术，它是基于一系列储存在计算机中的条件规则，根据这些规则通过判断一个数据元素是否符合特定条件来将一个数据元素划分到特定的类别中。
这种分类技术的特点是具有较高的易用性和准确性，它也具有可衡量性，便于将大量的抽象类概念可视化，因此，它可以帮助我们更准确快速地分析数据。
二、基于规则的分类技术的应用基于规则的分类技术在日常应用中最常见的用途是为搜索引擎提供搜索结果。
基于规则的分类技术可以根据搜索词、关键词等信息，快速精准地匹配出符合用户需求的网页，因此，搜索引擎可以更准确地响应用户的查询请求。
此外，基于规则的分类技术在文本分析、语音分析、图像分析、车辆识别等方面也有着广泛的应用。
三、基于规则的分类技术的实现基于规则的分类技术的实现可以采用两种方法。
第一种是基于人工构建的规则的实现，即利用专家经验和知识，将重要的分类特征及其对应的条件规则通过编程的方式用代码表达出来；第二种是基于机器学习的规则的实现，即采用计算机自动学习，通过不断观察收集数据，来构建分类规则。
四、结论基于规则的分类技术是一种广泛应用的机器学习技术，其准确性高，易于实现，而且可以将抽象知识可视化，可以帮助我们更准确快速地分析数据；它的应用前景很广阔，可以在搜索引擎、文本分析、语音分析、图像分析以及车辆识别等方面得到化广泛应用；它的实现方法也分为基于人工构建规则实现和基于机器学习规则实现，其中基于机器学习的规则实现较为复杂。
本文对基于规则的分类技术做了较全面的分析，指出了它的特点、应用前景以及实现方法，希望能够对有兴趣的读者提供一定的帮助。
基于规则的实时分类算法
基于规则的实时分类算法一、前言随着互联网的发展和普及，我们每天都会接收到海量的信息，而这些信息往往需要被分类和整理才能更好地被利用。
传统的分类方法通常需要人工介入，效率低下，不能实现实时分类，因此基于规则的实时分类算法逐渐成为了研究热点。
二、基于规则的实时分类算法基于规则的实时分类算法是一种基于先验知识和规则库的分类方法，它将样本分类问题转化为规则匹配问题，通过匹配样本数据和规则库中的规则，自动判断样本所属类别。
常见的规则分类算法包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等。
其中，决策树是一种基于树形结构来进行决策的算法，它以样本特征为节点，根据节点的取值进行分裂，最终得到一颗树形结构。
每个叶节点代表一种类别，通过遍历树形结构来得到样本所属类别。
决策树算法的优点是易于理解、易于实现，但是当决策树过于复杂时容易出现过拟合的问题。
神经网络是一种模拟人类神经系统的算法，它通过对输入进行加权求和和激活函数的处理来得到输出值。
神经网络算法的优点是适用于非线性问题、具有强大的泛化能力，但是需要大量的计算资源和样本数据来训练网络。
支持向量机是一种分类和回归的算法，它通过寻找最佳的决策面来将样本分类。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性，但是对于非线性问题需要使用核函数进行处理。
朴素贝叶斯是一种基于概率和贝叶斯定理的算法，它通过条件概率来判断样本所属类别。
朴素贝叶斯算法的优点是速度快、精度高、对样本数据要求不高，但是对于复杂的问题处理能力有限。
三、规则库的构建与优化在进行基于规则的实时分类算法时，规则库的构建和优化十分重要，规则库不仅直接影响到分类的效果，还能提高算法的效率。
规则库的构建需要考虑以下几个方面。
1.规则数量规则数量应该尽可能少，但是要能够覆盖所有类别，太多的规则会增加算法的时间复杂度和存储成本。
2.规则质量规则的质量关系到分类的效果和准确度，应该选择具有代表性和区分度的特征和样本作为规则，避免特征之间存在相关性或冗余。
基于规则的分类
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构造分类规则的主要算法及流程
主要算法
直接方法：利用规则归纳技术直接生成规则 e.g. FOIL,AQ,CN2,RIPPER,etc
间接方法：从其他分类模型中提取规则：
• 利用决策树方法先生成决策树，然后再把决策树转换为规则； • 使用粗糙集方法生成规则； • 使用遗传算法中的分类器技术生成规则等；
体温 恒温 冷血 冷血 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 冷血 冷血
表皮覆盖 毛发 鳞片 鳞片 毛发 无 鳞片 毛发 羽毛 软毛 鳞片 鳞片 羽毛 刚毛 鳞片 无
胎生 是 否 否 是 否 否 是 否 是 是 否 否 是 否 否
水生动物 否 否 是 是 半 否 否 否 否 是 半 半 否 是 半
的前件为真）的元组的百分比。对于规则的准确率，考察在
它覆盖的元组中，可以被规则正确分类的元组所占的百分比。
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规则覆盖率和准确率举例
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
名字 人类 蟒蛇 鲑鱼 鲸 青蛙 巨蜥 蝙蝠 鸽子 猫 虹鳉 美洲鳄 企鹅 豪猪 鳗鲡 蝾螈
• 加法策略：起始假设规则的条件部分为空（永真规则），如果该规则覆盖了 反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。
• 先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前 面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。
• 先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。
这 种 度 量 在 一 阶 归 纳 学 习 器 （ First Order Inductive
Learner，FOIL）中提出。用Foil_Gain作为规则质量标准：
人工智能的分类
人工智能的分类
人工智能技术可以根据处理数据的方式、学习方式和应用领域的不同，分为以下几类：
1. 基于规则的人工智能：这种人工智能技术基于人工编写的规则，根据输入的数据执行特定的操作。
例如，专家系统、推理机等。
2. 机器学习人工智能：这种人工智能技术利用大量的数据来训练机器学习算法，从而实现自主学习和预测。
根据学习方式的不同，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
例如，深度学习、神经网络等。
3. 感知智能：这种人工智能技术通过向计算机输入各种形式的信息（如图像、声音或文本）来模拟人类感官，实现对数据的理解和感知。
例如，计算机视觉、语音识别等。
4. 自然语言处理：这种人工智能技术可以理解人类语言并生成自然语言输出。
例如，语音识别、自然语言生成等。
5. 人工智能应用：根据不同的应用领域，可以分为智能客服、智能医疗、智能金融、智能交通、智能家居等。
以上是人工智能技术的主要分类，不同的分类方式能够帮助我们更好地理解人工智能的发展及其应用领域。
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研究背景和意义
研究意义
基于规则的分类方法主要包括传统的基于规则分类方法（决策树，FOIL 算 法）等。决策树分类是典型的递归构造，它的分类模型简洁且易于理解，但当数 据集的实例个数较多时，产生的决策树非常大，需要简化决策树。而且数据集中 属性值的遗失情况和类分布均匀性对决策树的分类效果产生较大的影响，此外决 策树是采用贪婪的算法，很难获得全局的信息，决策树上每条训练实例仅被一条 分类规则覆盖，这也是决策树准确率不高的一个原因。FOIL算法只用最好的属 性值产生的规则来构造分类器，且一条训练实例只被一条规则覆盖，因此当数据 集特别小时，可能产生的规则特别少，对分类准确率有一定的影响；关联规则挖 掘的分类技术是目前非常流行的而且也收到了广泛的关注，从总体上来说，关联 分类的分类准确率要显著的高于传统的基于规则分类方法，比如 FOIL 算法，决 策树等，但同时，关联分类也存在一些不足之处，例如，规则产生的过程中生成 太多的冗余规则，导致效率不高，分类模型难以理解等问题。
buys_computer=yes 规则的“IF”部分（或左部）称为规则前件或前提。“THEN”部分
（或右部）是规则的结论或后件。规则前件，它是属性测试的合取：
IF i A1 op v1 A1 op v1 ?• • A1 op v1
其中（Aj,Vj）是属性-值对，op是比较运算符，取自集合 (, , , , , ) （例如，age=youth 和 student=yes）。规则的结论包含一个类预测 （在这个例子中，预测顾客是否购买计算机）。R1也可以写作
计算机应用技术
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目录
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基本概念
基于规则的分类法是使用一组“IF…THEN…”规则来对记录进行分类 的技术。 一个IF-THEN规则是一个如下形式的表达式：IF 条件 THEN 结论。
规则R1是一个例子 R1：IF age=youth AND student=yes THEN
Some algorithms not always achieve these two properties
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研究背景和意义
研究背景
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随 机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜 在有用的信息和知识的过程。数据挖掘广泛应用于各种领域，比 如电力系统的电力负荷预测、证券分析、网络入侵、网络信息的 搜索引擎、以及生物医学等等。当前主流的数据挖掘方法主要包 括关联规则、分类、聚类。分类是根据已知类别信息寻找数据间 的分类模式；分类作为数据挖掘的重要的任务之一，将在未来的 智能系统中发挥重要作用。目前，常用的分类主要包括基于规则 的分类技术（包括决策树分类、FOIL分类算法、关联分类）、贝
Exhaustive rules（穷举规则）
• Classifier has exhaustive coverage if it accounts for every possible combination of attribute values
• 如果分类器考虑到属性值的每一个可能的组合，都将进行详尽的覆盖 • Each record is covered by at least one rule • 每条记录至少包含一条规则
的前件为真）的元组的百分比。对于规则的准确率，考察在
它覆盖的元组中，可以被规则正确分类的元组所占的百分比。
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规则覆盖率和准确率举例
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
名字 人类 蟒蛇 鲑鱼 鲸 青蛙 巨蜥 蝙蝠 鸽子 猫 虹鳉 美洲鳄 企鹅 豪猪 鳗鲡 蝾螈
• Classifier contains mutually exclusive rules if the rules are independent of each other
• 如果规则彼此独立，则分类器包含互斥规则 • Every record is covered by at most one rule • 每个纪录都由最多一个规则所覆盖
飞行动物 有腿
否
是
否
否
否
否
否
否
否
是
否
是是Biblioteka 是是是否
是
否
否
否
是
否
是
否
是
否
否
否
是
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冬眠 否 是 否 否 是 否 是 否 否 否 否 否 是 否 是
类标号 哺乳类 爬行类 鱼类 哺乳类 两栖类 爬行类 哺乳类 鸟类 哺乳类 鱼类 爬行类 鸟类 哺乳类 鱼类 两栖类
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规则覆盖率和准确率举例（续）
规则：（胎生=是）∧（体温=恒温）—>哺乳类
Coverage= ncovers /|D|=5/15*100%=33%
Accuracy= ncorrect / ncovers =5/5*100%=100%
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基于规则的分类器的特征
Mutually exclusive rules (互斥规则)
的数据集D中的一个元组X，设 ncovers 为规则R覆盖的元组， ncorrect为R正确分类的元组，|D|是D中的元组数。可以将R的 覆盖率和准确率定义为
cov erage(R) ncovers |D|
accuracy(R) ncorrect ncovers
也就是说，规则的覆盖率是规则覆盖（即其属性值使得规则
体温 恒温 冷血 冷血 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 恒温 冷血 冷血 恒温 恒温 冷血 冷血
表皮覆盖 毛发 鳞片 鳞片 毛发 无 鳞片 毛发 羽毛 软毛 鳞片 鳞片 羽毛 刚毛 鳞片 无
胎生 是 否 否 是 否 否 是 否 是 是 否 否 是 否 否
水生动物 否 否 是 是 半 否 否 否 否 是 半 半 否 是 半
R1: (age youth) (student yes) (buys _ computer yes)
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基本概念
对于给定的元组，如果规则前件中的条件（即所有属性 测试）都成立，则我们说规则前件被满足，并且规则覆盖了 该元组。
规则R可以用它的覆盖率和准确率来评估。给定类标记