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文檔簡(jiǎn)介
1、該論文的研究?jī)?nèi)容集中在Rough集理論以及Rough分析在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的若干應(yīng)用.Rough集理論是一種新型的處理不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具,圍繞著數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域存在的問(wèn)題,該文利用Rough集理論與Rough分析工具,提出若干解決方案,同時(shí)在具體處理問(wèn)題過(guò)程中引入了信息理論、因子分析等方法,與Rough分析結(jié)合使用,討論了Rough集技術(shù)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、模式分類以及數(shù)據(jù)清洗等問(wèn)題中的應(yīng)用.論文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘以及Rough集理論進(jìn)行了
2、基本概述,完成的主要工作包括:1.針對(duì)海量數(shù)據(jù)處理起來(lái)極為耗時(shí),現(xiàn)有算法拓展性較差的問(wèn)題,基于Rough集理論中的集合正域概念以及由此定義的屬性重要性概念,提出一種大型數(shù)據(jù)表分解算法.2.針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程中多次搜索數(shù)據(jù)表的問(wèn)題,將Rough分析的等效類概念引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,針對(duì)單維布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則問(wèn)題提出一種挖掘算法,同時(shí)針對(duì)單一的最小支持度閾值的缺點(diǎn),提出使用多個(gè)最小支持度閾值來(lái)進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘,可使得結(jié)果規(guī)則集合更加精練,包含更
3、多的有意義規(guī)則.利用興趣度對(duì)規(guī)則進(jìn)行評(píng)價(jià)是發(fā)掘有意義規(guī)則的重要方式,文中從主觀方面給出一種興趣度評(píng)價(jià)方式以幫助用戶發(fā)現(xiàn)更需要的規(guī)則.3.提出一種屬性選擇和屬性消減方法,引入因子分析技術(shù)對(duì)條件屬性進(jìn)行分組,每個(gè)屬性類內(nèi)部的條件屬性與相應(yīng)的因子線性相關(guān),所有因子是目標(biāo)概念的線性組合,根據(jù)屬性類或?qū)傩允欠衽c相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)概念或因子強(qiáng)相關(guān),引入信息熵評(píng)價(jià)方式對(duì)之進(jìn)行選擇,選擇出與目標(biāo)概念相關(guān)的屬性,剔除無(wú)關(guān)的屬性.4.將屬性選擇方法與Rough分
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