基于粗糙集信息量度的数据表分解算法

被引：4

作者：

田慧 ^{[1
]}

严雷 ^{[2
]}

刘希玉 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东师范大学计算机学院

[2] 国防科学技术大学计算机学院

来源：

关键词：

数据挖掘; 粗糙集; 数据库分解; 属性; 复杂度;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2009.05.069

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在数据挖掘中,直接在海量高维数据集上进行挖掘得到的规则往往数目众多、规则长度长,用于决策分析的有效性低。基于此,提出了一种基于粗糙集信息量度的数据表分解算法。该分解算法的计算时间复杂度远小于经典粗糙集约简算法的计算时间复杂度,在提高计算速度的同时不会损失信息量。

引用

页码：1198 / 1200

页数：3

共 6 条

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孟晓明 .

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王光宏 ;

蒋平 .

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糜元根 .

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数据挖掘[M]. - 中国科学技术大学出版社 , 朱明编著, 2002

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[6]

Decomposition in data mining: an industrial case study .2 Kusiak A. IEEE Transactions on Electronics Packaging Manufacturing . 2000