数据挖掘中基于Rough Set方法研究

• 作者: 纪滨
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 数据挖掘 信息系统 分类规则 数据归约
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 126-128,132
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TP392
• 字数: 3223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.02.035

摘要

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法.数据挖掘研究的实施对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便.关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点.粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取.该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪滨	安徽工业大学计算机学院	23	219	8.0	14.0