基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)的處理方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在實際的數(shù)據(jù)挖掘問題中，由于種種因素的影響，待處理的數(shù)據(jù)常有某種程度的不完備，這些遺失的數(shù)據(jù)往往會影響隨后的數(shù)據(jù)分析。在這種情況下，如何從不完備信息系統(tǒng)中獲取知識，已經(jīng)成為當前一個重要的研究課題。粗糙集理論是一種處理不完全、不精確和不確定信息的有效手段，它的特點是無需提供任何先驗知識，而是從給定問題的描述集合直接出發(fā)，找出問題的本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律。因此，本文以粗糙集理論為對象，以不完備信息系統(tǒng)為背景，研究基于粗糙集的不完備信息處理方法。

2、主要包括以下兩個方面：
　　 一、介紹了目前不完備信息系統(tǒng)中填補缺失數(shù)據(jù)的主要方法，分析了各自的優(yōu)缺點，尤其是其中填補效果較好的ROUSTIDA算法。在此基礎上，提出了一種基于屬性重要度的不完備數(shù)據(jù)填補算法(IDFAAI算法)。該算法獨特性的考慮了屬性重要度對于填補不完備信息系統(tǒng)缺失值的影響。通過實驗證明，與ROUSTIDA算法相比，本文算法具有更高的補齊率和準確率。
　　 二、在基于容差關系的擴充粗糙集模型下，介紹了不

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