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文檔簡介
1、該文主要研究基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù).在數(shù)據(jù)離散化方面,該文分析了各種屬性離散化方法的優(yōu)缺點(diǎn),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(jìn)行離散化,不僅避免了復(fù)雜的聚類運(yùn)算,而且使離散化結(jié)果保持了較高的數(shù)據(jù)一致性.在不完備信息系統(tǒng)下的粗糙集理論擴(kuò)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(shù),使其能夠在不同的概念層次上有效地進(jìn)行知識約簡.在獲取決策規(guī)則方面,針對不同用
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