摘要: 增量式学习中,当向决策表中增加一个新例子时,为了获得极小决策规则集,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算。但这种方法显然效率很低,而且也是不必要的。本文从粗集理论出发,提出了一种最小重新计算的标准,并在此基础上,给出了一个增量式学习的改进算法。该算法在一定程度上优于传统的增量式学习算法.
韩业红,戴凌霄. 一种基于粗集理论的增量式学习改进算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(1): 185-185.
,. An Improved Algorithm for Incremental Learning Based on Rough Sets Theory[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(1): 185-185.