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文檔簡介
1、隨著數(shù)據(jù)庫的不斷增長，自動從數(shù)據(jù)庫中獲取有用的知識成為人們?nèi)找嫫惹械男枰植诩碚?RoughSets)就是在這樣的背景下不斷發(fā)展起來的一種用于不精確、不確定性數(shù)據(jù)挖掘與處理的新型數(shù)學理論，粗糙集理論也憑借其獨特的優(yōu)勢而在KDD領域中有越來越重要的地位。 粗糙集理論是波蘭數(shù)學家Z.Pawlak于1982年提出的一種數(shù)據(jù)分析理論，它的主要思想是：在保持信息系統(tǒng)分類能力不變的前提下，通過知識約簡導出問題的分類或決策規(guī)則。將粗糙集理
2、論應用于數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)越性就是——它無需提供所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗信息，利用數(shù)據(jù)集上的等價關系對知識的不確定程度進行度量，從而避免了對知識的主觀評價(如證據(jù)理論中的信念函數(shù)，模糊理論中的隸屬度函數(shù))所帶來的誤差，恰恰是這一點，使粗糙集理論在數(shù)據(jù)挖掘中具有更強的生命力。 本文針對粗糙集理論研究背景和研究現(xiàn)狀，將對以下內(nèi)容進行研究：首先介紹了粗糙集理論的理論基礎，包括信息系統(tǒng)、等價類、不可分辨關系和上下近似集等，還詳細介紹了
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