基于区间灰集的数据挖掘方法研究（可复制论文）.pdf

摘要结合起来,通过引入区间灰集的概念,提出了灰色信息系统改进的表示方法;结合灰色系统、粗糙集理论及区间灰集的性质,研究了基于灰色粗糙集的最小相容类和最大相容粗糙集理论和灰色系统理论都是处理不确定性问题的有效工具。粗糙集理论主要针对知识粒度的粗糙而导致对对象分辨能力有限或由于对数据描述不精确而产生的未确知型不确定性问题,这种类型的不确性是因为主观上人的认识不清或客观上条件限制所导致的。粗糙集在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简的手段,对不完全信息或知识进行分类处理,从而导出问题的决策或分类规则。而灰色系统理论主要通过数据生成的手段,对少数据、不确定性知识进行数据处理和信息加工,着重研究“外延明确,内涵不明确”的对象,解决了概率统计和模糊集所不能解决的“小样本、贫信息不确定问题,从而挖掘出数据中有价值的知识和规律。本文针对诸如营销等类大型数据库,从中挖掘规则获取知识比较不容易,对于这一问题,提出了在数据预处理的基础上,首先利用面向属性的归纳和属性相关分析方法从数据库中概化顾客属性数据,消去冗余属性,构造出一个简约的决策信息系统,然后再利用粗糙集理论关于决策规则的约简方法从中挖掘出有益的决策规则,有效提高了规则的挖掘效率。最后通过实例分析表明了该算法是较优的,而且有实用价值的。另外,本文针对信息缺省和属性取值不确定性问题,将灰色系统理论与粗糙集理论和方法有效地类,并对其性质、关系及上、下近似进行了研究,这是经典粗糙集的定义及应用在灰集上的一个有效拓广。关键词:粗糙集;数据挖掘:数据预处理;灰色系统:区间灰集
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声明人┟:巍舢邓硼譬年弧瓻厦门大学学位论文原创性声明果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成
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第一章绪论本文研究的背景和意义几乎成为人人面对的问题一一方面大量的数据成为包袱,甚至成为垃圾,人们被数据淹没:而另一方面,人们却找不到自己所需要的信息,忍受着缺乏“知识”的煎熬。怎样才能不被这大量的信息所束缚,从中及时发现有用的信息,提高信息的利用率比唬人们希望通过分析和处理数据,得到隐藏的有价值的重要信息,支持各类智能决策。但杂乱无章的、强干扰的海量数据中挖掘出潜在的、新颖的、正确的、有用的知识:并且由运而生并蓬勃发展。解的模式的处理过程【俊U庑┰际菘赡苁遣蝗范ǖ模床煌耆ǖ摹⒛:摹⑺婊基于训练选优的遗传算法,基于统计理论的数据挖掘与支持向量机方法,基于归纳学习粗糙集理论成为知识发现的~种工具,在较短的时间内得到了广泛的应用并取得相备的或额外的数据信息,即先验性知识,可以直接对数据进行处理;粗糙集理论提供了一套严格的数学方法对样本进行分类,进而消除冗余的属性;粗糙集理论分析隐藏从世纪年代以来,由于计算机技术的迅速发展,大规模数字网络的普遍使用,使人们更容易、更方便、更廉价地获取和存储数据,许许多多的数据库被用于科学研究、技术开发、企业管理、政府办公等,这种态势仍将持续发展下去,进而导致各个领域的数据急剧增长。于是就出现了一个新的难题:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量是由于这些数据是海量的,传统的数据库技术、统计技术及其相结合的方法都无法从这于人类的参与使得数据的不确定性更加显著,数据中的关系更加复杂,这给智能信息处理提出了严峻的挑战。在这样的背景之下,人工智能研究中的一个崭新领域一数据挖掘褪菘庵J斗⑾諯啦际蹙陀和际谴哟罅渴葜刑崛】尚诺摹⑿掠钡摹⒂行У亍⒉⒆钪漳鼙蝗嗣抢和有噪声的;也可能是结构化的、半结构化的,甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。基于数学方法的际酰褂米挪煌氖Чぞ撸谢谕缃峁沟纳窬缢惴ǎ的机器学习方法,基于范例的推理方法,基于生物信息的知识发现方法【,基于粗糙集理论的数据分析法等。当的成功,其原因是在处理不确定性问题上具有很多优点:粗糙集理论不需要任何预
在数据中的事实时,不会校正数据的不确定性,但可以产生简洁准确、易于验证的确定的或可能的规则知识;诖植诩砺鄣乃惴ㄈ