【摘 要】
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该文首先介绍了数据挖掘的概念、内容和应用领域,分析了数据挖掘理论与相关领域的异同点,并以一个典型的商业应用说明了数据挖掘的任务和一般过程.接着阐述了粗糙集的理论框架、概念基础以及粗糙集理论的核心——知识约简.在此基础上提出了一种双向选择属性约简算法(BSARA).然后基于粗糙集的规则提取,针对相容决策表与不相容决策表中的不同情况提出了硬规则和软规则的概念,并在总结分析现有规则提取算法的基础上引入了覆盖度的测量指标,对基于投影的软规则提取算法提出了改进算法,还提出一个衡量算法有效性的指标——支持度.最后为验
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该文首先介绍了数据挖掘的概念、内容和应用领域,分析了数据挖掘理论与相关领域的异同点,并以一个典型的商业应用说明了数据挖掘的任务和一般过程.接着阐述了粗糙集的理论框架、概念基础以及粗糙集理论的核心——知识约简.在此基础上提出了一种双向选择属性约简算法(BSARA).然后基于粗糙集的规则提取,针对相容决策表与不相容决策表中的不同情况提出了硬规则和软规则的概念,并在总结分析现有规则提取算法的基础上引入了覆盖度的测量指标,对基于投影的软规则提取算法提出了改进算法,还提出一个衡量算法有效性的指标——支持度.最后为验证该文提出方法的有效性,研究了一个基于粗糙集理论进行研究生招生预测的实例分析.
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