Методы бикластеризации для анализа интернет-данных


Шумоустойчивые понятия


В связи с тем, что в исходных 0/1 данных, имеющих объектно-признаковую природу, могут присутствовать ошибочные значения (пропущенные объекты/признаки или напротив лишние) использование Формального Анализа Понятий приводит к увеличению количества формальных понятий. Чтобы избежать порождения таких нерелевантных понятий, необходимы новые типы структур, учитывающие шум такого рода. В качестве одной из таких структур в работе [19] предложено понятие плотного и релевантного бимножеств (DR-bi-set). Одно из свойств DR-бимножества, называющееся плотностью, состоит в том, что внутри подматрицы, образующей такое бимножество, допускается некоторое количество нулей. Формальное понятие является частным случаем DR-бимножества, для которого число нулевых элементов внутри подматрицы равно 0. Ниже будут рассмотрены основные определения и свойства DR-бимножеств, а также приведено описание алгоритма DR-miner.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин