「ベイジアンラフ集合」の版間の差分

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[[可変精度ラフ集合]]では,
 
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許容誤差率<math>\varepsilon\,</math>の定め方が問題となる.
 
許容誤差率<math>\varepsilon\,</math>の定め方が問題となる.
<math>\varepsilon\,</math>を用いずに確率情報を導入したラフ集合として
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<math>\varepsilon\,</math>を用いずに確率情報を導入した[[ラフ集合]]として
 
ベイジアンラフ集合がある.
 
ベイジアンラフ集合がある.
 
対象の集合を<math>U\,</math>とすると,
 
対象の集合を<math>U\,</math>とすると,
集合<math>D\subseteq U\,</math>の対象の割合は<math>P(D)=|D|/|U|\,</math>となる.
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集合<math>D\subseteq U\,</math>の対象の割合は<math>\mathrm{P}(D)=|D|/|U|\,</math>となる.
 
<math>|X|\,</math>は<math>X\,</math>の基数を表す.
 
<math>|X|\,</math>は<math>X\,</math>の基数を表す.
<math>U\,</math>の分割を<math>{\mathcal E}=\{E_1,\ldots,E_p\}\,</math>とすると,
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<math>U\,</math>の分割を<math>{\mathcal E}=\{E_1,\cdots,E_p\}\,</math>とすると,
<math>E_i\,</math>のもとでの条件付確率<math>P(D|E_i)\,</math>が<math>P(D)\,</math>より大きければ,
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<math>E_i\,</math>のもとでの条件付確率<math>\mathrm{P}(D|E_i)\,</math>が<math>\mathrm{P}(D)\,</math>より大きければ,
 
<math>E_i\,</math>は集合<math>D\,</math>への帰属を助長する.
 
<math>E_i\,</math>は集合<math>D\,</math>への帰属を助長する.
 
ベイジアンラフ集合では,
 
ベイジアンラフ集合では,
<math>\bigcup\{E_i\in {\mathcal E}|P(D|E_i)>P(D)\}\,</math>と
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<math>\bigcup\{E_i\in {\mathcal E}|\mathrm{P}(D|E_i)>\mathrm{P}(D)\}\,</math>と
下近似(正領域)を定めている.
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下近似(正領域)を定めている.
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[[category:近似・知能・感覚的手法|べいじあんらふしゅうごう]]

2008年11月13日 (木) 21:33時点における最新版

【 べいじあんらふしゅうごう (Bayesian rough set) 】

可変精度ラフ集合では, 許容誤差率の定め方が問題となる. を用いずに確率情報を導入したラフ集合として ベイジアンラフ集合がある. 対象の集合をとすると, 集合の対象の割合はとなる. の基数を表す. の分割をとすると, のもとでの条件付確率より大きければ, は集合への帰属を助長する. ベイジアンラフ集合では, と 下近似(正領域)を定めている.