共查询到20条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
粗糙集理论作为一种新型的软计算方法,在数据挖掘方面的应用越来越被人们所重视。利用粗糙集理论进行数据挖掘,得到知识规则,最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简。文中在区分矩阵的基础上,改进了计算信息系统属性约简的方法,使属性约简计算量大幅度减小,可以快速得到给定要求下的属性约简。 相似文献
2.
聂林娣 《数字社区&智能家居》2009,(9)
数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点,它是从大量数据中获取知识。进行数据挖掘的方法很多,粗糙集方法便是其中的主要方法之一。属性约简算法是基于粗糙集理论的数据挖掘模型中的关键步骤,同时也是粗糙集理论研究中的一个研究重点。通过对粗糙集理论的属性约简算法的深入研究,本文提出了一种改进的属性约简启发式算法。该算法建立在可辨识矩阵计算基础上。改进算法基于Hu的算法与Jelonek算法,在计算可辨识矩阵的基础上,保证最终能够找到决策信息系统的一个约简,同时较Jelonek算法相比,运算时间明显减少。 相似文献
3.
基于粗糙集理论的属性约简算法 总被引:5,自引:1,他引:4
粗糙集理论是一种新的数据挖掘方法,其主要思想是保持分类能力不变的情况下,通过属性约简,达到发掘知识并简化知识的目的.从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题.在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了一个基于属性依赖度的属性约简算法.实验结果表明,该算法能更有效地对决策系统进行约简. 相似文献
4.
5.
6.
本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。 相似文献
7.
本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。 相似文献
8.
基于粗糙集理论的属性约简算法的VB实现 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论成为近年来数据挖掘领域的研究热点,基于粗糙集理论的属性约简算法具有重要的研究意义,开发一套用于研究粗糙集理论属性约简算法的软件将是有效的辅助工具。论文首先对粗糙集理论基本概念及属性约简问题进行介绍,接着介绍该软件的设计和结构功能,举例说明该软件的应用,并提出该软件有待进一步扩展的功能。 相似文献
9.
基于区分矩阵的属性约简算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定的软计算工具,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了成功的应用。本文主要对基于粗糙集理论的属性约筒算法进行了研究,并取得了一定成果。在约简算法方面,对核集为空的决策表,分析了基于区分矩阵的属性约简算法的局限性,提出了一种新的适用于无核决策表的属性约简方法。 相似文献
10.
基于核属性依赖的属性约简算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
数据库中的数据往往含有大量冗余或不必要的属性,严重降低了数据挖掘算法的时间效率和算法质量,因此删除数据的冗余属性和无关属性即属性约简就成了数据预处理过程中的主要任务,而粗糙集理论是处理属性约简的一个非常实用的理论工具.在深入研究粗糙集理论的基础上,结合数据库操作知识给出了基于核属性依赖的属性约简新方法.该算法能过滤掉属性集合中的无关属性和冗余属性,从而得到满意的属性约简,该算法复杂度较小.实验结果证明了该算法有效. 相似文献
11.
12.
朴素贝叶斯方法是数据库分类知识挖掘领域一项基本技术,具有广泛的应用。论文针对朴素贝叶斯方法的限制,提出了基于粗集理论的贝叶斯的分类知识挖掘方法。该方法首先基于粗集理论的属性约简能力,根据数据库中条件属性和决策属性之间的依赖关系,进行属性的约简处理,然后基于朴素贝叶斯方法进行分类知识挖掘。实验结果表明,基于粗集理论的贝叶斯分类方法改善了贝叶斯分类方法中属性之间独立的限制,简化了挖掘模型,使挖掘性能具有明显的优化。 相似文献
13.
属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步.最后通过实例证明了其正确性。 相似文献
14.
15.
使用基于粗糙集(Rough Set)约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性,降低属性之间的相关性。使用具有广泛数学基础的粗糙集约简海量网络侦听数据的属性,产生具有较好的独立性入侵检测属性集,学习的时间效率也得到提高。通过具有相通理论基础的决策树印证约简的有效性和检测的时间效率并生成检测规则。 相似文献
16.
关联规则挖掘是经典的数据挖掘方法,越来越多的企业都把它看作是必不可少的战略分析工具。当前关联规则挖掘方法得到的规则过多,令用户在运用时难以理解,因此研究关联规则集的约简方法具有应用价值。研究了数据库模式中关键字包含的主属性对基于Apriori算法的关联规则挖掘产生的关联规则的影响,即部分函数依赖会导致关联规则挖掘的数据集中冗余信息的频繁出现,并产生没有实际价值的关联规则,识别并消除这样的规则就能实现规则集的约简。求全部主属性如同求所有候选关键字问题都是NP难题,因此提出了一种基于一个候选关键字进行验证的算法来判定主属性,从而完成基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法的设计与实现,并在最后的实验中验证了该算法的有效性。 相似文献
17.
针对模糊聚类方法中存在冗余信息的问题,提出一种融合粗糙集属性约简和模糊等价关系的故障诊断方法,通过应用粗糙集属性约简算法对冗余数据的处理后再应用模糊等价关系聚类获取聚类结果。该方法与单采用模糊等价关系聚类法相比,不仅能够有效减少模糊等价关系矩阵求解中的迭代次数,而且获得聚类数也得到有效降低,并通过实例验证了该方法的有效性和高效性。 相似文献
18.
给出一个区分对象对的属性约简定义,同时证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出区分对象对集,首先给出了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|)。然后在简化决策表的基础上,设计了基于区分对象对集的信息熵属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U|)+O(|C||U/C|2)和O(|U/C|2)+O(|U|),最后用一个实例说明了新算法的高效性。 相似文献
19.
提出了一种无线传感器网络(WSN)节点故障诊断的新方法,首先基于Rough Set理论的区分矩阵和区分函数得到故障诊断决策的属性简约;然后通过贝叶斯决策理论对WSN各个节点的功能模块进行故障定位以及维修决策.仿真实验表明,该方法在WSN节点故障诊断时通信代价小,能量消耗低,诊断正确率高,因而具有在能量有限的WSN节点中应用的可能性. 相似文献
20.
一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法 总被引:6,自引:1,他引:6
针对粗糙集理论中的约简这个重要问题进行了研究,引入关联规则挖掘中的支持度和置信度概念,提出一种基于关联规则挖掘算法思想的约简算法,从而得到更有效的约简。 相似文献