基于粗集理論值約簡的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng).pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩65頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的一個研究熱點(diǎn),該論文的主旨是研究如何通過基于粗集的值約簡實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘.值約簡事實(shí)上是在求得屬性簡式的基礎(chǔ)上,針對每條規(guī)則,將規(guī)則盡可能的泛化,使每條規(guī)則更趨簡練,也更具有代表性,更重要的是,它通過離散化對全體數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡,使整個數(shù)據(jù)量降低,從而提高了挖掘的效率,降低了時間復(fù)雜度.文中給出了基于粗集的數(shù)據(jù)歸約、概念層次的自動生成、識別矩陣求簡式的方法.在理論工作的基礎(chǔ)上,我們設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一個基于粗集的數(shù)據(jù)約簡

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論