目前, 粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域. 本文提出一种基于粗糙集理论的分类
数据挖掘算法, 从实际数据出发, 运用不同简化层次的算法, 导出每个层次上的信息集 …

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法, 正越来越被人们所重视. 其主要思想是保持分类能力不变
的情况下, 利用等价类, 通过属性约简和决策规则约简, 达到发掘知识并简化知识的目的 …

数据挖掘技术是机器学习, 数据库和统计理论相结合的产物, 是从大量的, 不完全的, 有噪声的,
模糊的, 随机的实际数据中, 提取隐含的, 先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 …

提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型, 以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决
和研究, 该模型从已知数据的初始决策系统出发, 建立一系列的不同简化层次的子系统 …

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提出了一种基于粗糙一模糊集理论的分类规则挖掘方法, 以解决信息不完整情况下的推理和决策
问题, 并给出了该方法的流程图. 利用基于粗糙集的特征属性约简算法和基于模糊集的决策规则 …

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用, 提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.
首先对信息系统的数据加工泛化, 构造其二进制可辨矩阵. 对矩阵进行化简得到属性约简并生成 …

数据挖掘技术是机器学习, 数据库和统计理论相结合的产物, 具有较为广泛的应用前景.
粗糙集理论是八十年代初由波兰数学家首先提出的一种刻画不确定性和不完整性知识的数学 …