Metoder för att bygga funktion approximerar från exempeldata har fått stort intresse i det förflutna. Speciellt metoder som bygger modeller som tillåter en tolkning har väckt uppmärksamhet. De flesta befintliga algoritmer är dock antingen komplicerade att använda eller ogenomförbara för högdimensionella problem. Denna artikel presenterar en eektiv och lättanvänd algoritm för att konstruera suddiga grafer från exempeldata. De resulterande fuzzy grafer är baserade på lokalt oberoende fuzzy regler som fungerar enbart på utvalda, viktiga attribut. Detta gör det möjligt att tillämpa dessa suddiga grafer också på problem i högdimensionella utrymmen. Med hjälp av illustrativa exempel och en riktig datauppsättning demonstreras hur de resulterande suddiga graferna ger snabba insikter i strukturen hos exempeldata, dvs. den underliggande modellen. Den underliggande algoritmen demonstreras med hjälp av flera Java applets, som kan hittas under Electronic bilagor Õ på www.elsevier.com/locate/ida. Ó Ordförande
Till exempel presenterar arbetet i REF en effektiv algoritm för att framkalla lokalt oberoende suddiga regler från exempel.
Constructing fuzzy graphs from examples
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}