粗糙集和計算智能相結合的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、海量數(shù)據(jù)與知識貧乏導致了數(shù)據(jù)挖掘技術的出現(xiàn)，它的主要目標是采用自動的、智能化的新技術來分析海量數(shù)據(jù)，以獲得有效的、隱含的、以前未知的、有潛在使用價值的有用信息。它是當今眾多學科領域特別是數(shù)據(jù)庫領域最前沿的研究課題之一。粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定性知識的數(shù)學工具，其主要思想是在保持分類能力不變的情況下，通過知識約簡，導出問題的決策或者分類規(guī)則。計算智能技術以神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯以及進化計算等為核心，模仿人類的思維方式及演化規(guī)律，已

2、經(jīng)在工業(yè)控制、模式識別等領域得到了廣泛的應用。目前，在數(shù)據(jù)挖掘領域粗糙集和計算智能方法相結合還主要用于數(shù)據(jù)預處理階段，基于他們的分類、聚類和關聯(lián)規(guī)則挖掘算法還很少。 本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘、粗糙集理論和計算智能理論的基本概念以及應用，分析了粗糙集理論和計算智能理論在數(shù)據(jù)挖掘方面的應用以及它們之間的互補性。針對粗糙集在處理符號屬性方面的優(yōu)勢，設計了一種新的聚類算法，將基于共享機制的小生境遺傳算法運用到分裂式層次聚類算法中，并用粗糙集的