基于粗糙集的數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)算法研究與應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘,簡(jiǎn)單地說(shuō),就是從龐大的觀(guān)察數(shù)據(jù)集中提煉并分析出不能輕易察覺(jué)或斷言的關(guān)系,最后給出一個(gè)有用的并且可以理解的結(jié)論.粗糙集理論是一種處理模糊和不精確問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具.眾所周知,許多實(shí)踐問(wèn)題不能滿(mǎn)足現(xiàn)存計(jì)算機(jī)的求解條件,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、人工智能等,這些困難常常使得不能建立描述個(gè)體的算法,粗糙集理論及其擴(kuò)充對(duì)于建立此類(lèi)個(gè)體的近似描述,提供了一種精確的數(shù)學(xué)技術(shù). 隨著信息化社會(huì)的到來(lái)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,信息系統(tǒng)中的信息量積累

2、越來(lái)越大,解決信息系統(tǒng)中信息量膨脹問(wèn)題不僅是信息系統(tǒng)本身的研究課題,而且也是Internet上的重要研究方向.信息系統(tǒng)約簡(jiǎn)主要是減少信息量,將一些無(wú)關(guān)或多余的信息剔除,而不影響原有的功能.將約簡(jiǎn)后的信息重新組合,產(chǎn)生新的決策規(guī)則,這些決策規(guī)則的前提信息和結(jié)論信息可能不同于約簡(jiǎn)前的任何一條決策規(guī)則,但它們能夠經(jīng)過(guò)推理而得到相同或相近的結(jié)果. 本文主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘、粗糙集等相關(guān)基本理論及其研究現(xiàn)狀;對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的核心問(wèn)題--數(shù)

3、據(jù)約簡(jiǎn),進(jìn)行了深入分析與探討;提出了一種基于二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)算法,該算法使得屬性約簡(jiǎn)和屬性值約簡(jiǎn)得以一致計(jì)算,縮短了約簡(jiǎn)時(shí)間,對(duì)于時(shí)間復(fù)雜度及空間復(fù)雜度也得以進(jìn)一步降低.最后就算法的實(shí)際應(yīng)用做了一定研究.本文所做的主要工作如下: (1)針對(duì)目前的有關(guān)約簡(jiǎn)算法需反復(fù)遍歷決策表中各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng),使得時(shí)間復(fù)雜度及空間復(fù)雜度較高,針對(duì)這一現(xiàn)狀,我們進(jìn)行了認(rèn)真、深入研究. (2)提出了一個(gè)主要基于二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)方法,