最佳分類/Rypka 方法/方程/分離/特徵/經驗/目標集

目標集真值表值

$t_{i}=\sum _{j=0}^{K}v_{i,j}V^{(K-j)}$，其中：

• t_i 是目標集的真值表值，

• v_i,j 是元素的屬性值，

• i 是第i個元素的索引值，其中，

i = 0...G' 其中G 是邊界類中的元素數量，並且，

• j 是第j個特徵的索引值，其中，

j = 0...K 並且其中，

• K 是目標集中特徵的數量，

• V 是組中邏輯的最高值，
• V^(K-j) 是第j個特徵的位置值。

$n_{t_{i}}=n_{t_{i}}+1$，其中，

n_ti包含每個真值表值的多重集計數。