基于粗糙集理论和层次分析的数据约简

被引：25

作者：

张雪峰

田晓东

张庆灵

机构：

[1] 东北大学理学院

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2008年 / 01期

关键词：

粗糙集理论; 数据约简; 简单相异矩阵; 层次分析法; 重要性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为更有效更迅速地获得大量信息中所包含的潜在知识和规律,有关数据挖掘和数据库知识发现的研究变得更为广泛和深入.结合粗糙集理论的优势和层次分析模型的特点并将两者有机地结合起来,通过在非核属性中引入重要性概念并利用简单相异矩阵,提出了基于粗糙集理论和层次分析的数据约简算法,同时证明了该算法的有效性和完备性.最后,应用该算法解决了医疗决策系统中一个数据约简问题,实现了知识和规律的挖掘,提高了数据约简的合理性.

引用

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页数：4

共 5 条

[1]

粗糙集数据分析系统MATLAB仿真工具箱设计 [J].