We present a novel approach for data set scaling based on scale-measures from formal concept analysis, i.e., continuous maps between closure systems, and derive a canonical representation. Moreover, we prove said scale-measures are lattice ordered with respect to the closure systems. This enables exploring the set of scale-measures through by the use of meet and join operations. Furthermore we show that the lattice of scale-measures is isomorphic to the lattice of sub-closure systems that arises from the original data. Finally, we provide another representation of scale-measures using propositional logic in terms of data set features. Our theoretical findings are discussed by means of examples.


翻译:我们提出了一个基于正式概念分析的尺度措施的新的数据集缩放方法,即封闭系统之间连续的地图,并得出一个卡通的表述。此外,我们证明所说的尺度措施对于封闭系统是固定的。这样就可以通过使用会议和联合操作来探索一套尺度措施。此外,我们还表明,尺度措施的边际与原始数据产生的次级封闭系统的边际是不相形见绌的。最后,我们用数据集特征的假设逻辑提供了另一种尺度措施的表述。我们用实例来讨论我们的理论结论。

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