Slutna uppsättningar har visat sig vara framgångsrika i samband med komprimerad datarepresentation för föreningsregelinlärning. Användningen av dem är dock huvudsakligen beskrivande och handlar endast om omärkta uppgifter. Detta dokument visar att när man överväger märkta data kan slutna uppsättningar anpassas för klassificerings- och diskrimineringsändamål genom att på ett lämpligt sätt jämföra egenskaper med positiva och negativa exempel. Vi bevisar formellt att dessa uppsättningar kännetecknar utrymmet för relevanta kombinationer av funktioner för att diskriminera målklassen. I praktiken är det användbart att identifiera relevanta/orelevanta kombinationer av funktioner genom slutna uppsättningar i många tillämpningar: att komprimera nya mönster för typiska beskrivande gruvtillämpningar, att minska antalet väsentliga regler i klassificeringen och att effektivt lära sig undergruppsbeskrivningar, vilket påvisas i verkliga subgruppsexperiment för upptäckt av mikroarraydata med hög dimension.
Garriga m.fl. REF visade att när man överväger märkta artiklar kan slutna uppsättningar anpassas för klassificerings- och diskrimineringsändamål genom att på ett bekvämt sätt jämföra egenskaper med positiva och negativa exempel.
Closed Sets for Labeled Data
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}