Bài viết "Đề xuất cải tiến lược đồ độ đo trong lý thuyết tập thô" nhằm cải tiến một số độ đo nhằm nâng cao hiệu năng trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết định không đầy đủ và chứng minh tính đúng đắn của các độ đo đề xuất. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 Đề Xuất Cải Tiến Lược Đồ Độ Đo Trong Lý Thuyết Tập Thô Nguyễn Đức Toàn Vũ Quang Hưng và Ngô Thị Oanh Viện Công Nghệ Thông Tin Học Viện Phụ Nữ Việt Nam Email toannd@ hungvq@ và Abstract Phương pháp giảm bớt thuộc tính là một Giả sử 1 2 và bước rất quan trọng trong khai phá dữ liệu nói chung và trong bảng quyết định không đầy đủ nói riêng. 1 2 . với ϵ ϵ và Nghiên cứu gần đây đưa ra một số giá trị thuộc tính . cho bảng quyết định không đầy đủ trong lý thuyết tập Ký hiệu à lần lượt là các mô tả của thô nhằm tìm ra phương pháp hiệu quả nhất. Trong lớp dung sai và lớp tương đương . bài báo này tác giả cải tiến một số độ đo nhằm nâng cao hiệu năng trong lý thuyết tập thô cho bảng quyết 1 định không đầy đủ và chứng minh tính đúng đắn của 2 các độ đo đề xuất. Keywords Độ đo bảng quyết định không đầy đủ Giảm bớt thuộc tính. 3 I. GIỚI THIỆU 4 Trong lý thuyết tập thô lựa chọn một số tính năng quan trọng để quyết định có giảm bớt hay không là hết sức cần Giả sử thiết. Giảm bớt các đối tượng là một quá trình để tìm tập 5 1 2 hợp con tối ưu của các thuộc tính giữ lại những thuộc tính quan trọng để đưa ra những quyết định chính xác nhất. Hầu là một phân lớp của theo b độ chính xác của phân lớp F hết các thuật toán giảm bớt các đối tượng đều dựa vào theo ký hiệu là 4 thông tin được thu thập từ miền dương 1 . Giảm bớt các ϵ thuộc tính dựa trên lý thuyết tập thô có chứa dữ liêụ về các 6 đối tượng đặc trưng bởi tập hợp các thuộc tính hữu hạn. ϵ Đối với một hệ thống thông tin nếu các thuộc tính điều kiện và thuộc tính quyết định là khác nhau thì nó được gọi Giả sử IDS với 1 2 và là một hệ thống quyết định. Trong thực tế có nhiều cách tập luật giảm bớt cho một bảng quyết định tuy nhiên mức giảm tối với 7 thiểu là NP-hard 2 . Do đó có nhiều tác giả đề xuất những 1 phương pháp khác nhau để làm giảm thuộc tính trong lý 1 . thuyết tập thô như dựa trên miền dương
