基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩约s簡(jiǎn)算法研究.pdf

1、粗糙集理論是由波蘭數(shù)學(xué)家Z.Pawlak在1982年提出的，是繼概率論、模糊數(shù)學(xué)、證據(jù)理論之后又一種處理不確定性的有效數(shù)學(xué)工具。該理論的特點(diǎn)是不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，或任何附加信息，就能有效地分析和處理不精確、不完整和不一致的信息。并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從現(xiàn)存的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其它信息庫(kù)中挖掘有價(jià)值的知識(shí)的過程。粗糙集理論是一種新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。 本文就粗糙集理論及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用方法進(jìn)行了

2、較為深入系統(tǒng)地研究。重點(diǎn)研究了擴(kuò)展粗糙集模型：基于連續(xù)屬性的粗糙集模型及其約簡(jiǎn)算法；不完備信息系統(tǒng)下粗糙集模型及其約簡(jiǎn)算法；以及更一般的集值信息系統(tǒng)及其約簡(jiǎn)算法。主要研究工作包括： 1.對(duì)近年來(lái)粗糙集理論及其相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了綜述。 2.深入研究了各種常見的粗糙集模型及其性質(zhì)；針對(duì)信息系統(tǒng)的多樣性，給出了基于粗糙集的刻畫方式。 3.屬性約簡(jiǎn)是粗糙集理論研究的核心問題之一，現(xiàn)已證明，尋找信息系統(tǒng)的最小約簡(jiǎn)是N

3、P-hard問題。目前已經(jīng)提出了一些有效的算法，然而其算法復(fù)雜度都比較高，因此還需要進(jìn)一步研究屬性約簡(jiǎn)的有效算法，本文就常見粗糙集模型，給出了一般形式的基于代數(shù)或信息論下的改進(jìn)屬性約簡(jiǎn)算法。 4.研究了不完備信息系統(tǒng)粗糙集模型，并提出了基于限制容差關(guān)系的屬性約簡(jiǎn)算法；提出了集值信息系統(tǒng)及基于其上的屬性約簡(jiǎn)算法；研究了連續(xù)屬性的信息系統(tǒng)及屬性約簡(jiǎn)算法。并且針對(duì)以上提出的模型及算法，給出了完整的實(shí)例，進(jìn)一步驗(yàn)證了其應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)的有