The paper addresses the problem of analysing information tables which contain objects described by both attributes and criteria, i.e. attributes with preference-ordered scales. The objects contained in those tables, representing exemplary decisions made by a decision maker or a domain expert, are usually classified into one of several classes that are also often preference-ordered. Analysis of such data using the classic rough set methodology may produce improper results, as the original rough set approach is not able to discover inconsistencies originating from consideration of typical criteria, like e.g. product quality, market share or debt ratio. The paper presents the framework for the analysis of both attributes and criteria and a very promising algorithm for generating reducts. The algorithm presented is evaluated in an experiment with real-life data sets and its results are compared to those by two other reduct generating algorithms.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00