I detta dokument föreslås ett nytt grovt tillvägagångssätt för att upptäcka klassificeringsregler genom en process för kunskapsinduktion som väljer optimala beslutsregler med en minimal uppsättning funktioner som är nödvändiga och tillräckliga för klassificering av verkligt värderade data. En grov uppsättning ramverk för kunskapsupptäckt är formulerad för analys av intervallvärderade informationssystem som konverteras från verkligt värderade råa beslutstabeller. Den optimala funktionen urvalsmetod för informationssystem med intervall-värderade funktioner får alla klassificeringsregler gömda i ett system genom en kunskapsinduktionsprocess. Numeriska exempel används för att underbygga de begreppsmässiga argumenten.
En forskning upptäcker klassificeringsregler genom en kunskapsinduktionsprocess som väljer beslutsregler med en minimal uppsättning funktioner för verkligt värderad dataklassificering REF.
A rough set approach for the discovery of classification rules in interval-valued information systems
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}