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粗糙集理论在数据挖掘领域中的应用     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Applications of Rough Set Theory in Data Mining
【作者】 马昕;
【导师】 孙优贤; 皮道映;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 控制科学与工程
【学位年度】 2003
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2004-04-21
【关键词】 数据挖掘; Rough分析; 规则归纳; 关联规则; 分类; 数据预处理;
【英文关键词】 Data mining; rough analysis; rule deduction; associative rule; classification; data preparation;
【中文摘要】 本论文的研究内容集中在Rough集理论以及Rough分析在数据挖掘领域中的若干应用。Rough集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具，围绕着数据挖掘领域存在的问题，本文利用Rough集理论与Rough分析工具，提出若干解决方案，同时在具体处理问题过程中引入了信息理论、因子分析等方法，与Rough分析结合使用，讨论了Rough集技术在知识发现、关联规则挖掘、模式分类以及数据清洗等问题中的应用。论文对数据挖掘以及Rough集理论进行了基本概述，完成的主要工作包括： 1．针对海量数据处理起来极为耗时，现有算法拓展性较差的问题，基于Rough集理论中的集合正域概念以及由此定义的属性重要性概念，提出一种大型数据表分解算法，现有的规则归纳算法可直接在分解得到的树型结构上应用，将大大降低知识发现的时间，并从信息理论的角度利用信息熵概念对该分解结构进行了验证，分析了这种分解的实用性及合理性，揭示了这种分解结构在提高计算速度的同时不会损失信息量。 2．针对关联规则挖掘过程中多次搜索数据表的问题，将Rough分析的等效类概念引入到关联规则挖掘中，...
【英文摘要】 This dissertation focuses on applications of rough set theory and rough analysis in data mining. Rough set theory is a newly developed mathematical tool for dealing with uncertain knowledge. To solve some existed problems in data mining, the thesis gives out a few resolutions with the new mathematical tool. Information theory and multiple statistics are introduced into rough analysis together with rough set theory and other techniques, new results are giving for knowledge discovering, associative...

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