属性の一般化のルールは何ですか？

属性の一般化は、次のルールに依存します。元の作業関係に属性の個別の値の膨大なコレクションがあり、属性に一般化演算子のグループが存在する場合、一般化演算子を選択して属性に使用する必要があります。 。

このルールは、次の理由に依存します。一般化サービスを使用して、作業関係のタプルまたはルール内の属性値を一般化すると、ルールがより多くの初期データタプルをカバーするようになり、定義する概念が一般化されます。これは、インスタンスからの知識で一般化ツリーを登ること、または概念ツリーのアセンションとして定義される一般化ルールに対応します。

これは、含まれている属性またはアプリケーションに基づいており、ユーザーは、一部の属性を適度に低い抽象化メソッドのままにして、他の属性をより高いメソッドに一般化することを選択できます。属性を一般化する高さの制御は、一般的に主観的です。このフェーズの制御は、属性一般化制御として知られています。

属性が「高すぎる」と一般化されている場合、一般化が過剰になる可能性があり、結果のルールをわかりやすく説明することはできません。言い換えると、属性が「十分に高いレベル」に一般化されていない場合、一般化が不十分になる可能性があり、取得されたルールも有益ではありません。したがって、属性指向の一般化ではバランスをとる必要があります。

一般化プロセスを制御するには、次のように多くの方法があります-

属性一般化しきい値制御 −属性一般化しきい値制御として知られる最初の手法は、一部の属性に1つの一般化しきい値を設定するか、属性ごとに1つのしきい値を設定します。属性内の複数の個別の値が属性のしきい値よりも高い場合は、さらに属性の削除または属性の一般化を実装する必要があります。

データマイニングシステムには通常、デフォルトの属性しきい値が通常2〜8の範囲であり、専門家やユーザーがしきい値を変更できるようにする必要があります。一般化が特定の属性に対して大きすぎるレベルに達することをユーザーが理解している場合は、しきい値を改善できます。

一般化された関係しきい値制御 −一般化関係しきい値制御として知られる2番目の手法は、一般化関係のしきい値を決定しました。一般化された関係の複数の（別個の）タプルがしきい値よりも高い場合は、さらに一般化を実装する必要があります。

したがって、これ以上の一般化を実装する必要はありません。このようなしきい値は、データマイニングシステムで事前設定することも（通常は10〜30の範囲内）、専門家またはユーザーが設定することもでき、調整可能である必要があります。たとえば、一般化された関係が小さすぎることをユーザーが理解している場合、しきい値を上げることができます。これは、ドリルダウンを意味します。