基于粗糙集理论数据挖掘方法的网络聚类算法分析

粗集理论作为智能信息处理技术的一个新成果,是由波兰科学家Z.Pawlak教授提出来的对不完整数据进行分析、推理、学习、发现的新方法。根据粗集理论的方法,数据挖掘就是给定知识表达系统的条件属性和结果(决策)属性,求出所有符合该知识的最小决策算法。网络数据挖掘的实施是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中,人们事先并不知道,但又是潜在有用的信息和知识的过程。该文基于粗糙集理论数据挖掘方法,对网络数据中的聚类算法进行了优化分析。