基于屬性重要度算法改進(jìn)及應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是一種處理龐大數(shù)據(jù)庫(kù)的新技術(shù)，它能對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含的知識(shí)進(jìn)行分析和探索。粗糙集在這種新技術(shù)中扮演著特別活躍的角色，近年來(lái)，粗糙集的經(jīng)典理論被廣泛的應(yīng)用到信息處理的各種領(lǐng)域當(dāng)中，由于不需要借助任何先驗(yàn)知識(shí)，就能處理分析不完整、不精確的信息，在此過(guò)程中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，導(dǎo)出潛在的規(guī)則，因此，基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘得到了越來(lái)越多的研究者的興趣。
　　本文主要對(duì)屬性約簡(jiǎn)相關(guān)問(wèn)題開(kāi)展研究工作，從信息論的角度出發(fā)，并將其應(yīng)用到分析學(xué)生綜合成

2、績(jī)的影響因素當(dāng)中。
　　1、首先對(duì)近些年來(lái)基于粗糙集的經(jīng)典理論研究背景及意義、過(guò)程、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了綜述，對(duì)學(xué)生成績(jī)的研究現(xiàn)狀和常見(jiàn)研究方法進(jìn)行了說(shuō)明。從信息論的角度對(duì)知識(shí)約簡(jiǎn)進(jìn)行研究，代替了以往的代數(shù)論角度，這樣會(huì)更加有利于處理各種不確定性問(wèn)題。
　　2、在常見(jiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理---離散數(shù)據(jù)方法中，比較分析幾種典型離散方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，找出適合本文的有效離散方法，這樣可以更加切合學(xué)生實(shí)際情況，提高結(jié)果有效性。
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3、、對(duì)基于屬性重要度的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行改進(jìn)，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到學(xué)生綜合成績(jī)影響因素的分析中去。在決策表系統(tǒng)中對(duì)屬性重要度的構(gòu)造思想和具體步驟以及約簡(jiǎn)算法進(jìn)行描述，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)和影響因素的重要度分析，最終得到一個(gè)約簡(jiǎn)結(jié)果，并應(yīng)用粗糙集軟件對(duì)約簡(jiǎn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和說(shuō)明。最后生成規(guī)則集，為學(xué)校的教育教學(xué)過(guò)程能提高學(xué)生的綜合能力和分?jǐn)?shù)提供了有利參考價(jià)值。
　　本文的最終研究成果是設(shè)計(jì)一個(gè)基于屬性重要度的屬性約簡(jiǎn)改進(jìn)算法，可以降低