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文檔簡介
1、粗糙集理論在處理不完備、不精確、不一致等各種不確定數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢,越來越多地被用來作為數(shù)據(jù)分析的工具。當前,隨著海量動態(tài)數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn),數(shù)據(jù)的不完備、動態(tài)變化的特征愈加明顯,不完備信息系統(tǒng)的增量式知識約簡對于不完備動態(tài)數(shù)據(jù)的處理具有十分重要的意義。根據(jù)不完備決策表是否進行數(shù)據(jù)補齊,本文從兩個思路出發(fā)對不完備動態(tài)數(shù)據(jù)進行知識約簡,主要工作體現(xiàn)在三個方面:
?。?)不完備信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)補齊
目前,基于粗糙集的數(shù)據(jù)補齊
2、方法,大多都是通過計算信息系統(tǒng)中具有缺失值的對象與無缺失值的對象之間的相似性,然后選取相似性最大的對象的屬性值來補齊缺失的數(shù)據(jù)。這類算法的問題在于:計算對象之間的相似性時所有條件屬性對于決策屬性的重要性被認為是相同的,忽略了條件屬性間的差異性。鑒于此,引入了模糊加權(quán)相似的概念,根據(jù)每個條件屬性的重要性以及決策屬性對條件屬性的依賴度,計算對象間的相似性,提出基于模糊加權(quán)相似性度量的粗糙集數(shù)據(jù)補齊方法,并通過實例計算以及與現(xiàn)有算法的比較分析
3、,驗證了方法的有效性。
?。?)基于數(shù)據(jù)補齊的不完備信息系統(tǒng)增量式屬性約簡
決策表數(shù)據(jù)的動態(tài)變化要求約簡結(jié)果不斷更新,如何在保證得到最簡約簡結(jié)果的同時進一步提高屬性約簡的效率仍然是備受關(guān)注的熱點問題。針對補齊后的決策表,首先提出了一種改進的決策表化簡算法,得到一個和原決策表等價的簡化決策表,在此基礎上,綜合正區(qū)域和差別矩陣兩種思想并充分利用原決策表的約簡結(jié)果,提出了一種僅僅存儲由新增對象所產(chǎn)生的差別元素的增量式屬性約簡
4、算法,實例計算結(jié)果表明,該算法能在原決策表約簡結(jié)果的基礎上快速更新數(shù)據(jù)動態(tài)變化后的決策表屬性約簡結(jié)果。
(3)基于限制容差關(guān)系的不完備信息系統(tǒng)增量式屬性約簡
經(jīng)典粗糙集理論主要是針對完備的信息系統(tǒng),并且是建立在不可分辨這種等價關(guān)系之上的,這種嚴格的等價關(guān)系劃分方法對數(shù)據(jù)的完整性和精確性要求很高。然而當今的數(shù)據(jù)處理中常常會存在數(shù)據(jù)不完備且動態(tài)增長的現(xiàn)象。本文在分析現(xiàn)有的粗糙集擴展模型的基礎上,基于限制容差關(guān)系,提出一種
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