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文檔簡介
1、粗糙集理論是一種新型的處理含糊和不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具,它能夠分析隱藏在數(shù)據(jù)中的事實(shí),且不需要關(guān)于數(shù)據(jù)的任何附加知識(shí)。該理論以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)贏得越來越多的研究者的關(guān)注,并在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面: 基于偏序關(guān)系的粗糙集理論擴(kuò)展:在現(xiàn)有的研究成果中,已經(jīng)有著許多對(duì)粗糙集理論進(jìn)行的擴(kuò)展,如基于容差關(guān)系的擴(kuò)展,基于相似關(guān)系的擴(kuò)展等。研究針對(duì)Sai,Ying與Yao,Y.Y.提出的在有序信息表中進(jìn)行挖掘的
2、方法,提出了一種基于偏序關(guān)系的粗糙集理論框架,并可以在此框架下挖掘任何有序信息。算法分析與實(shí)驗(yàn)表明,該方法的復(fù)雜度是前述方法的1/n<'2>,其中n是域中所含的樣本數(shù)。 提出了連續(xù)屬性的一種離散化方法,指出與其他離散化方法的不同之處:離散化算法應(yīng)是與挖掘目標(biāo)息息相關(guān)的。研究和探討了分類問題中的屬性離散化方法,以分類精度和正域的勢(shì)來評(píng)估每一步離散化過程,并將評(píng)估結(jié)果進(jìn)行反饋,直至所有屬性的屬性值判斷完為止。 提出了一種在分
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