基于Rough集的屬性與屬性值約簡方法研究.pdf

1、Rough集理論是由20世紀(jì)80年代波蘭人Z.Pawlak提出的一種新的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)分析工具，它通過上近似與下近似來處理不精確性、不確定的知識(shí)，它具有演繹、歸納和常識(shí)推理三種能力。因此，Rough集理論在知識(shí)獲取、決策分析、專家系統(tǒng)和模式識(shí)別等方面得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 Rough集理論是一種處理模糊和不精確性知識(shí)的一種有用的工具，其核心的思想是在保持分類不變的前提下，通過決策表的約簡，求出潛在的知識(shí)與潛在的規(guī)則。
　　

2、本文以Rough集理論為基礎(chǔ)，創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1、本文的分析角度與一般方法不同，本文從列方向考慮約簡過程，而一般的方法是從行方向考慮。
　　 2、本文把屬性約簡與屬性值約簡兩個(gè)不同的過程集合在一起，同時(shí)進(jìn)行，而其他一般方法對(duì)屬性約簡與屬性值約簡是分開進(jìn)行的，先屬性約簡，然后屬性值約簡。
　　 3、本文的算法只要掃描一次決策表，由此求出所有屬性的等價(jià)類族，然后利用對(duì)它們進(jìn)行集合的交集運(yùn)算，那么就可以根據(jù)結(jié)果判斷