基于粗糙集理論的分類規(guī)則挖掘.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展和信息時代的來臨各行各業(yè)都積累了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)量急劇增加。因此，為了提高工作效率和生活質量，人們必須獲取蘊藏在其中的有價值的信息。為了達到這個目的，人們開始致力于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的研究。然而，眾所周知，數(shù)據(jù)庫中往往存在冗余數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、不確定的數(shù)據(jù)和不一致的數(shù)據(jù)等諸多情況，這些數(shù)據(jù)成了發(fā)現(xiàn)知識的一大障礙。 粗糙集理論是1982年Pawlak提出，經(jīng)歷了20多年的發(fā)展，己經(jīng)在理論和應用上取得

2、了豐碩的成果。它不依賴于數(shù)據(jù)集之外的附加信息，是處理含有噪聲、不精確、不完整數(shù)據(jù)的有力工具。許多知識發(fā)現(xiàn)技術僅僅適用于精確集，不適用于粗糙集，而現(xiàn)實中粗糙集是普遍存在的現(xiàn)象，因此基于粗糙集的知識發(fā)現(xiàn)模型在信息系統(tǒng)的研究領域具有重要意義。 本文首先介紹了知識發(fā)現(xiàn)的歷史、現(xiàn)狀和可能的發(fā)展方向，并回顧了它的主要方法和技術。然后，論文對粗糙集理論進行了介紹，并對數(shù)據(jù)挖掘中的各環(huán)節(jié)運用粗糙集理論的方法進行了分析。接著論文研究了在數(shù)據(jù)缺失或