基于粗糙集的数据挖掘模型的研究与应用

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1、大连海事大学硕士学位论文基于粗糙集的数据挖掘模型的研究与应用姓名：任宏旺申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：陈燕;刘巍2003.3.1摘要数据挖掘(DataMining，DM)是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。粗糙集理论是1982年由PawlakZ提出，经历了近20年的发展，已经在理论和应用上取得了丰硕的成果。它不依赖于数据集之外的附加信息，是处理含有噪声、不精确、不完整数据的有力工具，是一种新的数据挖掘技术。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集，不适用于粗糙集，而现

2、实中粗糙集是普遍存在的现象，因此基于粗糙集的数据挖掘模型在信息系统的研究领域具有重要意义。本文提出了基于粗糙集的数据挖掘模型，并提出了其中的数据约简算法、规则提取算法及连续属性值的离散化方法。通过将本文提出的挖掘模型应用到实际系统中，得到的规则和一线专家的经验相吻合，证实了该模型的先进性和实用性。关键字：数据挖掘粗糙集属性约简离散化√-一。V／VAbsttactDataminingistheprocessofdiscoveringinterestingknowledgefromlarge&mountsofData

3、storedeitherinDatabases，DataWarehouses，orotherinformationrepositories．RoughSet(RS)theorywasputforwardbyPawlakZdzislawin1982．Afterabout20yesrsofdeveloping，ithasreceivedfruitfulachievementsinbothoftheoryandapplications．RSdoesn’tdependonadditionalinformationbeyo

4、ndthedataset，whichisapotenttoolfordealingwithvague，imprecise，incompleteanduncertaindata，andiSanewtechnologyinDataMining．Sometrasitionalmethodofdataminingisonlysuitableforpreciseset，notforroughset．Sincemanysetofdatainreal1ifeiSrough，themodelofdataMiningbaesdon

5、RoughSetTheoryPlaysanimportantroleininformationsystem．IntheDissertation，ADataMiningModelBasedonRoughSetTheoryisBroughtforward．ThentwoAttribute—reducingAlgorithms：discernibilitymatrixalgorithmandGreedyRoughSetReducingalgorithmareputforward．MeanwhiletheruleExtr

6、actioonalgorithmandadiscretizationmethodforcontinuousattributesareputforthtoo．APracticalsystemissuccessfullyconstructedbasedontheDataMiningModelPresentedintheDissertation．TherulesextractedbytheRSAlgorithmareinaccordwiththeknowlwdgeoferpert．Alltheseprovedthatt

7、hemodelisadvancedandpractical．KeyWords：DataMining、RoughSet、AttributeReduction、DiscretizationⅡ第1章绪论1．1引言数据挖掘。1(DataMining，DM)是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。目前已成为国际上信息决策领域最前沿的研究方向之一。它融合了数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算的一个新兴的跨学科的研究方向，具有十分广阔的应用前景。粗糙集理论作为集合论的扩展，主要研究在信息

8、不完全和不完整情况下的数据挖掘技术。而许多传统的数据挖掘技术仅仅适用于精确集，不适用于粗糙集，但在现实中粗糙集是普遍存在的现象。因此，基于粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要的意义。1．2数据挖掘在国内外研究和发展现状(一)数据挖掘的起源JohnNaisbett在《大趋势》一书中曾感叹：“WeareDrowningininformation，butstarvi