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
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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}
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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
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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
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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。
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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
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是是Biblioteka 是是是否
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