A Comparative Analysis of different classes-interpretation support techniques

机译：不同类别解释支持技术的比较分析

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In this work, the application of some traditional statistical or AItechniques (Logistic Regression, Decision Trees and Discriminant Analysis) used to assist interpretation of a set of classes is presented together with a new methodology Conceptual characterization by embedded conditioning (CCEC)[7] based on combination of statistics and some knowledge induction. All of them are applied to a set of real data coming from a WasteWater Treatment Plant (WWTP) previously classified [8] to identify the characteristic situations that can be found in.

机译：在这项工作中，用于帮助解释一组类的一些传统统计或Aitechniques（Logistic回归，决策树和判别分析）的应用与嵌入式调节（CCEC）[7]的新方法概念表征一起呈现统计学与一些知识诱导的组合。所有这些都适用于来自污水处理厂（WWTP）之前分类[8]的一组真实数据，以识别可以找到的特征情况。

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来源
《International Conference of the Catalane Association for Artificial Intelligence》|2006年||共10页
会议地点
作者
Karina GIBERT; Alejandra PEREZ-BONILLA; Gustavo RODRIGUEZ-SILVA; IOS Press;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Machine Learning; Clusters; Interpretation; Validation; Characterizing variable; Knowledge Base; Rule induction; Artificial Learning; Reasoning models; Information systems; data mining;

机译：机器学习;簇;解释;验证;特征变量;知识库;规则感应;人工学习;推理模型;信息系统;数据挖掘;

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