规则提取

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

量子行为的粒子群优化算法，名字听着挺硬核，其实思路还蛮有意思。论文里讲的是怎么拿它来做分类规则提取，适合数据挖掘场景，像加州大学厄文分校那类公开数据集。比起传统粒子群算法，它在收敛速度和全局搜索能力上优化不少，结果分类准确率也提上去了。 量子粒子群这玩意儿，简单说就是让粒子有点“飘忽不定”的特性，跳出局部最优的概率大点，不容易卡死。你在用常规的BP 神经网络或者决策树跑规则提取的时候，可以试试这个算法，尤其适合样本特征比较复杂、分布不那么规整的场景。 PDF 里还有提到几个对比方法和数据挖掘相关算法，嗯，感兴趣可以顺手看下这几个：数据挖掘算法与模式识别、AQPSOCO 含交叉算子、MATLAB

粗糙集的课件，内容还挺硬核的，适合你想搞清楚什么是属性约简、规则提取的时候看看。讲义是老师内部整理的，资料挺系统，从 RS 理论的起源讲到怎么落地用在数据挖掘里，跨度大但逻辑清楚。粗糙集的核心是不完整信息，说白了就是你数据不全、样本有噪声，它还能帮你找出哪些字段最关键。比如你做一个问卷，字段一堆，但真正影响结果的就仨，RS 就能帮你找出来。属性约简和规则提取这块讲得还不错，配了例子，思路清晰，代码量也不大，适合自己动手跑一跑。数据挖掘方向的朋友，是对规则挖掘感兴趣的，可以顺手看看这篇《基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘》，思路还蛮新颖的。如果你更关注算法落地，可以看看这个《基于 MapRedu

决策树分类方法具有其独特的优点，但也存在一定局限性。例如，由于训练数据集的规模巨大，生成的决策树可能过于复杂，难以理解且可读性较差。相比之下，直接提取IF-THEN规则并构建基于规则的分类器可能更易于理解，尤其是在决策树分支极为复杂时。

C4.5 算法的决策树模型在糖尿病数据里还挺有看头的。2 型糖尿病的数据量一大，用传统方法就挺吃力的。引入C4.5后，可以自动挖出一些蛮有意义的分类规则，准确率高达 97%，这在实际测试里表现也稳定。 用的是实测数据，不是什么假设模型，所以推出来的规律基本能对得上医生的判断。说白了，就是让机器先跑一圈，看能不能挖出哪些人容易得糖尿病。规则提取这块比较关键，适合做预警模型和干预建议。 要是你想跑跑试试，Matlab版本的 C4.5 源码还蛮全，matlab 环境下的决策树 C4.5 算法源码资源可以直接上手。另外也有基于WEKA的数据挖掘案例，界面化操作挺友好的。 想练手？可以下载Diabete

以北方某供水水库为例，研究了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System, AIRS）作为一种新兴的数据挖掘方法在水库供水调度规则提取中的应用。研究表明，AIRS提取的调度规则在分类精度上达到了86.1%，缺水指数为2.14（1014m6），优于传统的RBF方法。进一步分析了调度规则与训练、检验样本之间的距离分布，以及HVDM（Heterogeneous Value Difference Metric）距离测度方法对AIRS性能的影响。研究结果显示，HVDM方法能够融入调度决策的先验知识，使得AIRS提取的规则更符合训练和检验样本的空间分布特征。此

由判定树提取分类规则的思路挺实用，尤其是用IF-THEN 规则来表达知识，清晰直观。每条规则其实就是一条从根节点到叶节点的路径，把路径上的属性值对拼起来，就是前件；叶子节点的分类结果就是后件。嗯，这种形式适合快速理解模型逻辑。 判定树的规则生成方式蛮像写条件语句，比如：if 天气=晴 and 温度=高 then 去打球。代码逻辑挺像你在前端搞表单验证的那种多条件判断，用起来顺手。还有，规则易于解释，比较方便做可视化或导出成文档。 讲这些的 PPT 是《数据挖掘原理与实践》第四章的内容，重点就在这个规则提取过程。里面用例子解释得比较透彻，不是那种光讲原理的风格，比较适合边学边上手。要做可解释模型

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

为了避免歧义，WHERE子句中列名需要以表名前缀进行限定。表名前缀可以提高查询性能。对于表中不同的列名，可以使用别名进行标识。

选择“排序规则设置”。