摘要
随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。
The volume of data being generated nowadays is increasingly large . How to extract useful information from such data collections is an important issue . A promising technique is the Rough Set theory ,a new mathematical approach to data analysis based on classification of objects into similarity classes which are indiscernible with respect to some features . In this paper ,basic concept of rough set is presented ,followed by a new reduction algorithm based on Rough Set .
出处
《微计算机信息》
北大核心
2006年第02X期218-219,91,共3页
Control & Automation
基金
现代通信国家重点实验室基金资助项目(51436020405JB5205)
关键词
粗糙集
属性重要度
属性依赖度
约简
Rough set
Attribute importance
Attribute dependencies
Reduction