In the new indicator data set I, an

In the new indicator data set I, an indicator variable Ij corresponds to
the rule condition cj. Therefore, the conditions can be reduced by selecting
a feature subset from I. We can apply feature selection (FS) algorithms on
I to obtain a reduced subset of conditions and the resultant indicator data
set is denoted as I⁎. Since feature selection methods are generally developed for high-dimensional data, the condition pruning can be as efficient as the feature selection methods.

Kết quả (Việt) 2:

Trong tập dữ liệu chỉ số mới I, một chỉ số biến Ij tương ứng với
các điều kiện quy tắc cj. Do đó, các điều kiện có thể được giảm bằng cách chọn
một tập con tính năng từ I. Chúng tôi có thể áp dụng lựa chọn tính năng (FS) thuật toán trên
tôi để có được một tập hợp con giảm các điều kiện và các dữ liệu chỉ số kết quả
thiết lập được ký hiệu là I⁎. Kể từ khi các phương pháp lựa chọn tính năng thường được phát triển cho các dữ liệu chiều cao, cắt tỉa điều kiện có thể được hiệu quả như các phương pháp lựa chọn tính năng.