基于粗糙集理论的数据挖掘模型

• 作者: 张岱崎 朱善君 李永敏 陈湘晖 韩曾晋
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 知识发现 数据挖掘 决策系统
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.1999.01.029

摘要

提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究.该模型从已知数据的初始决策系统出发,建立一系列的不同简化层次的子系统,然后推导出各个子系统的规则集,其中每条规则都有相应的置信度.在应用模型进行推理和决策分析时,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配,然后选用某种评判算法得出结论.给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种数据挖掘模型.这样的模型可以很方便地根据给定的信息,在最符合的子系统上得出尽可能好的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩曾晋	清华大学自动化系	29	1188	16.0	29.0
2	朱善君	清华大学自动化系	27	797	14.0	27.0
3	李永敏	清华大学自动化系	3	428	3.0	3.0
4	陈湘晖	清华大学自动化系	5	520	5.0	5.0
5	张岱崎	清华大学自动化系	1	286	1.0	1.0