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文檔簡介
1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，數(shù)據(jù)呈海量增長，出現(xiàn)了“數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏”的現(xiàn)象。我們必須處理大量數(shù)據(jù)并從大量數(shù)據(jù)里得到隱藏其中的規(guī)律。在這種情形下，數(shù)據(jù)挖掘作為處理海量數(shù)據(jù)的工具便應運而生了。粗糙集理論與方法對于處理復雜的系統(tǒng)不失為一種較為有效的方法。它能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的信息。 本文對數(shù)據(jù)挖掘和粗糙集理論的基礎(chǔ)知識進行了必要的說明。在研究數(shù)據(jù)挖掘的一般過程
2、的基礎(chǔ)上，深入分析了基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘的過程，并對應用于這些過程的算法進行了研究和分析。本文所做的工作主要有以下兩點： 1、 對粗糙集理論的屬性約簡算法進行了比較深入的研究。屬性約簡算法是基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘模型中的關(guān)鍵步驟。通過比較不同的屬性約簡算法，針對不同算法的缺點，提出一種基于約簡樹的屬性約簡算法。該方法減少了生成和存儲區(qū)分矩陣的時空開銷，簡化了獲取決策系統(tǒng)全部約簡的過程。 2、 對粗糙集理論的屬性值約簡算法及基于粗糙集的
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