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文檔簡介
1、由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,我們正面臨著一項(xiàng)艱巨的任務(wù):從海量的、雜亂無章的、有噪聲的、不完備的、模糊的數(shù)據(jù)中找到有用的知識(shí),即數(shù)據(jù)挖掘。分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支,在眾多分類技術(shù)中,粗糙集理論因?yàn)樗粌H可以處理不確定問題并且還不需要數(shù)據(jù)集之外的任何先驗(yàn)知識(shí)這一突出優(yōu)點(diǎn),所以成為了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的有效工具,獲得了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。
屬性約簡是粗糙集理論的熱點(diǎn)研究內(nèi)容之一。目前,基于粗糙集理論下的屬性約簡方法已經(jīng)很多,但是大部分都是在完備
2、并且靜態(tài)的信息系統(tǒng)條件下的,并不能夠滿足現(xiàn)實(shí)中存在很多缺失數(shù)據(jù)的不完備信息系統(tǒng)和不斷增加數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)。雖然現(xiàn)在也有許多關(guān)于不完備信息系統(tǒng)和動(dòng)態(tài)約簡的研究,但是相對(duì)來說還是比較薄弱和單一。因此研究在不完備信息系統(tǒng)下的動(dòng)態(tài)屬性約簡算法是很迫切的并且很有理論價(jià)值意義。
基于以上,本文的研究工作著重于以下幾個(gè)方面:
?。ㄒ唬拇鷶?shù)論和信息論兩個(gè)方面分析總結(jié)了目前基于粗糙集理論的不完備信息系統(tǒng)的屬性約簡算法。
3、(二)從信息論的觀點(diǎn)出發(fā),根據(jù)基于容差關(guān)系下的不完備信息系統(tǒng)的粒度函數(shù)定義,給出了新的粒度熵函數(shù),從而得到條件粒度熵函數(shù)和屬性重要度,以屬性重要度為啟發(fā)式信息給出基于條件粒度熵的不完備信息系統(tǒng)下的屬性約簡算法。
(三)對(duì)基于條件粒度熵的不完備信息系統(tǒng)下的屬性約簡算法進(jìn)一步研究,在得到原信息系統(tǒng)約簡的情況下,分析僅有對(duì)象增加時(shí)、僅有對(duì)象減少時(shí)、同時(shí)存在對(duì)象增加和對(duì)象減少時(shí),這三種情況下條件粒度熵函數(shù)的變化機(jī)制,并更新約簡算法。最
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