基于模糊工具箱和ROSETTA的粗糙集数据挖掘

• 作者: 刘玉波 徐袭 范学鑫
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 模糊工具箱 ROSETTA 粗糙集 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 数据库 数据仓库 数据挖掘
• 页码范围: 174-175,178
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.18.070

摘要

针对大量连续属性值的数据挖掘,提出了一种基于模糊工具箱和ROSETTA软件的粗糙集数据挖掘方法.在粗糙集理论的基础上,应用模糊工具箱中的模糊聚类方法离散分类连续属性值,并将其转化为粗糙集易于处理的知识表格.应用粗糙集数据挖掘软件ROSETTA对这些知识表格进行知识约简处理.通过约简知识属性和属性值,得到连续属性值的核心知识规则,并以实测数据为例,说明了该方法的实现过程和有效性.