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一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法
引用本文:马君华 陈云开. 一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(6): 213-216
作者姓名:马君华 陈云开
作者单位:华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金 , 国家科技攻关计划
摘    要:目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域.本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集.在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论.算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用.

关 键 词:粗糙集  数据挖掘  知识表达

A Data Mining Algorithm Based on Rough Set Theory
MA Jun-hua,CHEN Yun-kai. A Data Mining Algorithm Based on Rough Set Theory[J]. Computer Science, 2008, 35(6): 213-216
Authors:MA Jun-hua  CHEN Yun-kai
Affiliation:MA Jun-hua CHEN Yun-kai(School of Computer Science , Technology,Huazhong University of Science &Technology,Wuhan 430074,China)
Abstract:At present, Rough Set Theory and Data Mining have become hot topics of computer research. This paper presents a model of data mining based on rough set, from applying various reductive level algorithms on practical data to elicit information set, and get a rules set eventually. Conclusions are acquired on matching according a certain algorithm when reasoning and decision are made. Lastly, a simulated example on how to create and apply this model is given.
Keywords:Rough sets  Data mining  Knowledge representation  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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