Agregação Automática de Classes nos Atributos de Decisão em Aplicações de Rough Sets com Dominância

Annibal Parracho Sant'Anna, Roberto Malheiros Moreira Filho

Resumo


A Teoria dos Conjuntos Aproximativos tem seu já elevado potencial de utilização ampliado quando se introduz uma abordagem probabilística nas aplicações com relação de dominância (DRSA). Aqui são propostos métodos para elevar a qualidade da aproximação, o número de reduções e a variedade de regras de decisão em DRSA, baseados na agregação de classes segundo o atributo de decisão. As formas de agregação propostas podem ser usadas em conjunto com as outras alternativas à DRSA já conhecidas. Enquanto essas outras estratégias, para elevar o valor do índice de qualidade da aproximação, levam em conta, apenas, as cardinalidades das classes e das regiões de fronteira, a abordagem aqui desenvolvida emprega também a distância entre elas. Duas propostas de agregação são apresentadas, uma baseada em densidade de probabilidade e outra em probabilidade de atingir valores extremos.


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DOI: https://doi.org/10.7177/sg.2013.V8.N1.A6

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