粗糙集理論及其在數據挖掘中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文主要研究基于粗糙集理論的數據挖掘方法與技術.在數據離散化方面,該文分析了各種屬性離散化方法的優(yōu)缺點,并針對決策表提出了一種新的離散化方法.該方法通過利用決策屬性提供的分類信息對屬性值空間進行離散化,不僅避免了復雜的聚類運算,而且使離散化結果保持了較高的數據一致性.在不完備信息系統(tǒng)下的粗糙集理論擴充方面,該文提出了一種變精度粗糙集模型.該模型通過引入模糊技術,使其能夠在不同的概念層次上有效地進行知識約簡.在獲取決策規(guī)則方面,針對不同用

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