We propose a rough set based classi

We propose a rough set based classification algorithm for generating classification model. The proposed algorithm is as follows:
Input: A set of n element in universe set, which have some condition attribute and one decision attribute in decision table D.
Output: generate classification model in the form of decision rules.
Step1: conditional attribute and decision attribute value provide positive integer value.
Step2: convert data positive integer form.
Step3: construction of elementary set in D-space.
Step4: calculation of upper and lower approximation of elementary sets in D.
Step5: Finding D-core and D-reduct of A attribute.
Step6: Finding D-core and D-reduct of A attribute values.
Step7: Create reduction table (Final table) of subspace reduct.
Step8: Generate classification model based decision rules.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Kami mengusulkan kasar menetapkan klasifikasi berdasarkan algoritma untuk menghasilkan model klasifikasi. Algoritma yang diusulkan adalah sebagai berikut:Masukan: Satu set dari n unsur dalam alam semesta set, yang memiliki beberapa kondisi atribut dan atribut satu keputusan dalam keputusan table dia.Output: menghasilkan model klasifikasi dalam bentuk keputusan aturan.Step1: atribut bersyarat dan nilai atribut keputusan memberikan nilai bilangan bulat positif.Step2: mengkonversi formulir data bilangan bulat positif.Step3: Pembangunan SD terletak di D-space.Step4: perhitungan atas dan bawah perkiraan dasar set D.Step5: Menemukan D-core dan D-reduct atribut.Step6: Menemukan D-core dan D-reduct nilai-nilai atribut.Step7: Buat tabel pengurangan (akhir tabel) untuk reduct.Step8: Menghasilkan klasifikasi model berdasarkan keputusan peraturan.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Kami mengusulkan algoritma klasifikasi set kasar berdasarkan untuk menghasilkan model klasifikasi. Algoritma yang diusulkan adalah sebagai berikut:
Input: Satu set elemen n di alam semesta set, yang memiliki beberapa atribut kondisi dan atribut salah satu keputusan dalam tabel keputusan D.
Output:. Menghasilkan model klasifikasi dalam bentuk aturan-aturan keputusan
Langkah 1: atribut bersyarat dan keputusan nilai atribut memberikan nilai bilangan bulat positif.
Step2: mengkonversi data formulir bilangan bulat positif.
Step3:. pembangunan set dasar di D-ruang
Step4: perhitungan perkiraan atas dan bawah dari set dasar di D.
Step5: Finding D-core dan D-mengecil A atribut.
Step6:. Finding D-core dan D-mengecil dari A nilai atribut
Step7:. Membuat tabel reduksi (tabel Akhir) dari ruang bagian mengecil
Step8: Menghasilkan model klasifikasi berdasarkan aturan keputusan.