粗集方法在KDD系統中的應用與研究

粗集方法在KDD系統中的應用與研究

周波

（西安電子科技大學(xué)多媒體研究所 西安 710086）

【摘 要】本文論述了粗集方法性質(zhì)及特點(diǎn)，提出了粗集方法在KDD系統中的應用模型，同時(shí)給出了應用這一模型對一個(gè)數據庫實(shí)例進(jìn)行數據挖掘的過(guò)程。另外，從精確性、魯棒性等方面對KDD系統中的粗集方法的適用范圍進(jìn)行了分析。

【關(guān)鍵詞】粗集 KDD 數據挖掘

Application and Research of Rough Set in KDD System

Zhou bo

(Multimedia Technology Institute ,Xidian University Xi’an710086)

Abstract: In this paper, we discuss the character of rough set, and put forward the application model of rough set in KDD system. Also, by an example ,the advantage and disadvantage of rough set in KDD system is analysed in detail.

Key Word: Rough Set KDD Data Mining

1．前 言

數據庫中的知識發(fā)現技術(shù)（Knowledge Discovery in Database, KDD）是隨著(zhù)數據庫和人工智能的發(fā)展而產(chǎn)生的，它是“從大量數據中提取出可信的、新穎的、有效的并能被人理解的模式的非平凡過(guò)程”。通過(guò)KDD，人們可以將知識發(fā)現的研究成果應用于實(shí)際數據處理中，為科學(xué)決策提供支持。KDD系統中的知識學(xué)習階段被稱(chēng)為“數據挖掘”（Data Mining，DM），它的算法是KDD系統的核心。近年來(lái)，粗集理論（Rough Set Theory）開(kāi)始逐漸應用到DM的領(lǐng)域中，在對大型數據庫中不完整數據進(jìn)行分析和學(xué)習方面取得了顯著(zhù)的效果，因此，以粗集為代表的集合論方法是今后KDD技術(shù)的一個(gè)主要研究方向。

2． KDD系統中粗集方法的基本特征

粗集（Rough Set）理論和模糊集(Fuzzy Set)理論都是針對不確定性問(wèn)題提出的，它們既相互獨立，又相互補充。粗集方法與傳統的統計及模糊集方法不同的是：后者需要依賴(lài)先驗知識對不確定性的定量描述，如統計分析中的先驗概率、模糊集理論中的模糊度等等；而前者只依賴(lài)數據內部的知識，用數據之間的近似來(lái)表示知識的不確定性。用粗集來(lái)處理不確定性問(wèn)題的最大優(yōu)點(diǎn)在于

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