算法FCV 正例集PE和PE,反例集NE和NE’,扩张矩阵EM正例频率矩阵 FM(PE)和反例频率矩阵FM特征取值范围M特征数n (1)建立PE的频率矩阵FMPE)和NE的频率矩阵FM(NE (2)For(1=0;i<M;i++) For(=0j<mj++)求FM(PEj/MNE)Ij的最小值; (3)在P和NE中删除第个特征为的例子,同时形成公式。 (4)如果NE不空,进入步骤1;否则,建立PE在NE背景下的 扩张矩阵EM寻找一个公共路,即公式PE=PEPE NE=NE PE=PE 循环以上步骤直到PE为空。 参考文献: 归纳学习一算法,理论,应用洪家荣P24-33算法FCV 正例集PE和PE’,反例集NE和NE’,扩张矩阵EM,正例频率矩阵 FM(PE)和反例频率矩阵FM,特征取值范围M,特征数n。 (1) 建立PE’的频率矩阵FM(PE)和NE’的频率矩阵FM(NE); (2) For(i=0;i<M;i++) For(j=0;j<n;j++) 求FM(PE)[I,j]/FM(NE)[I,j]的最小值； (3) 在PE和NE中删除第j个特征为I的例子，同时形成公式。 (4) 如果NE’不空，进入步骤1；否则，建立PE’在NE背景下的 扩张矩阵EM,寻找一个公共路，即公式PE=PE-PE’ NE’=NE,PE’=PE 循环以上步骤直到PE为空。 参考文献： 归纳学习—算法，理论，应用 洪家荣 P.24-33