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1、粗糙集理論和灰色系統(tǒng)理論都是處理不確定性問(wèn)題的有效工具。粗糙集理論主要針對(duì)知識(shí)粒度的粗糙而導(dǎo)致對(duì)對(duì)象分辨能力有限或由于對(duì)數(shù)據(jù)描述不精確而產(chǎn)生的未確知型不確定性問(wèn)題,這種類(lèi)型的不確性是因?yàn)橹饔^上人的認(rèn)識(shí)不清或客觀上條件限制所導(dǎo)致的。粗糙集在保持分類(lèi)能力不變的前提下,通過(guò)知識(shí)約簡(jiǎn)的手段,對(duì)不完全信息或知識(shí)進(jìn)行分類(lèi)處理,從而導(dǎo)出問(wèn)題的決策或分類(lèi)規(guī)則。而灰色系統(tǒng)理論主要通過(guò)數(shù)據(jù)生成的手段,對(duì)少數(shù)據(jù)、不確定性知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和信息加工,著重研究“
2、外延明確,內(nèi)涵不明確”的對(duì)象,解決了概率統(tǒng)計(jì)和模糊集所不能解決的“小樣本、貧信息不確定”問(wèn)題,從而挖掘出數(shù)據(jù)中有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)律。 本文針對(duì)諸如營(yíng)銷(xiāo)等類(lèi)大型數(shù)據(jù)庫(kù),從中挖掘規(guī)則獲取知識(shí)比較不容易,對(duì)于這一問(wèn)題,提出了在數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上,首先利用面向?qū)傩缘臍w納和屬性相關(guān)分析方法從數(shù)據(jù)庫(kù)中概化顧客屬性數(shù)據(jù),消去冗余屬性,構(gòu)造出一個(gè)簡(jiǎn)約的決策信息系統(tǒng),然后再利用粗糙集理論關(guān)于決策規(guī)則的約簡(jiǎn)方法從中挖掘出有益的決策規(guī)則,有效提高了規(guī)則
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