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L. Au and J. Aguilar-martin, Il s'agit d'une méthode basée sur une approche probabiliste développée

. Dans-le-cas-d, un attribut qualitatif i, ? i est un vecteur dont les éléments sont les fréquences d'apparition des différentes valeurs du domaine de l'attribut au sein de la classe. Par exemple, dans le cas d'un attribut Forme de domaine {Triangle, Prob(Carré), Prob(Rectangle))

. Il-est-À-noter and . Qu, il existe une classe supplémentaire, appelée classe vide ou résiduelle, qui représente le seuil en dessous duquel il y a rejet afin d'éviter des assignations peu significatives

. Pour-un-attribut-qualitatif, Prob (x i dans ? k,i ) où ? k,i désigne le paramètre associé à l

. Pour-un-attribut-quantitatif, = ? k,i xi .(1-? k,i ) (1-xi) mais la valeur de x i doit être préalablement normalisée : x i = (x i ? x min )

. Dans-un-contexte-probabiliste, et " ? f = produit

. Dans-un-contexte-flou, et " ? f = minimum

. On, dans chacun de ces contextes, utiliser une fonction f qui est une pondération des fonctions associées au " et

. Pour-un-attribut-qualitatif-i, nous avons une augmentation de la fréquence correspondant à la valeur x i (de l'instance x qui vient d'être traitée) : ? i,j = ? i,j + (1 -? i,j )/(N + 1) où N est le nombre d'exemples ayant servis à calculer ces fréquences pour la classe c k , mais dans le cas de la création d'une nouvelle classe, N peut être choisi arbitrairement (on impose juste N > 0) Nous avons aussi une diminution des fréquence correspondant aux valeurs différentes de x i : ? i