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随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据.如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题.一种新的数据分析方法--粗糙集理论被提出.该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具.文中首先对近年兴起的粗糙集的基本理论进行了讨论,在此基础上运用粗糙集理论对从数据库中规则的挖掘方法进行了研究.并通过一个实例详细地说明了具体挖掘过程,该实例说明了基于粗糙集进行规则的挖掘是较简单的. 相似文献
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决策表的一种知识约简与规则获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
孙胜 《计算机技术与发展》2006,16(9):35-38
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。 相似文献
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决策表的一种知识约简与规则获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。 相似文献
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随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法。数据挖掘研究的实旌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。 相似文献
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纪滨 《计算机技术与发展》2008,18(2):126-128,132
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. 相似文献
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基于粗糙集的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。 相似文献
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陈海蔚 《计算机工程与应用》2009,45(11):212-215
针对肾功能不全诊断的决策判断问题,提出了一种扩展粗糙集方法。该方法在可变精度粗糙集模型中把规则的置信度阈值当作可变精度参数值,把基于优势关系的粗糙集模型和基于可变精度粗糙集模型结合起来。首先,将准则离散化,再根据设定的规则置信度阈值和支持数阈值,利用提出的规则挖掘算法,对决策表进行处理,最后挖掘得到肾功能不全诊断规则。该方法的可行性通过一个简单肾功能不全诊断实例得到了论证。 相似文献
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基于Rough集的数据挖掘模型研究 总被引:13,自引:0,他引:13
这项工作的主要目的是表明怎样能够有效地实现基于Rough集的数据挖掘技术,在这篇论文里,我们详细讨论了Rough集理论,为了从基于Rough集的数据库中发现新的规则,研究了一种适合数据挖掘的面向对象的软件系结构,给出了数据挖掘算法、规则发现算法和规则约简算法,从初始数据库的信息出发,依次建造差别矩阵、约简表和规则表,最后给出了一个模拟实例,表明我们的模型和算法是可行的。 相似文献
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粗集理论能支持数据挖掘与知识发现的多个步骤,如数据预处理、数据简化、规则生成、数据依赖关系获取等,为数据挖掘与知识发现提供了新的思路和方法。本文将粗集理论引入空间数据挖掘领域,介绍了粗集理论的基础理论和一系列方法,给出了应用实例,并探讨粗集理论在空间数据挖掘中的应用。 相似文献
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基于粗糙集理论的客户关系管理 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好. 相似文献
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提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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核属性蚁群算法的规则获取 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式. 相似文献
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一种基于粗糙集理论的最简规则挖掘方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于粗糙集理论的最简规则挖掘方法,它是一个采用基于分类正确度的粗糙集模型进行多概念分类规则挖掘的新方法,能有效处理决策表的不一致性,采用启发式算法,挖掘出满足给定精确度的最简产生式规则知识。用多个UCI数据集对算法进行了测试,并且与著名的Rosetta软件进行实验对比,结果说明此方法大大提高了总的数据约简量,可以有效地简化最终得到的规则知识。 相似文献