【摘 要】
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本文针对信息系统中数据量庞大和属性值连续的情况,提出了一种基于模糊集理论获取规则的方法.首先,引入相似性概念,选取适当的相似度阈值λ进行模糊聚类,然后,将相似类中的属
【机 构】
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辽宁工学院计算机系,锦州,121001
【出 处】
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中国数学力学物理学高新技术交叉研究学会第11届学术年会
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本文针对信息系统中数据量庞大和属性值连续的情况,提出了一种基于模糊集理论获取规则的方法.首先,引入相似性概念,选取适当的相似度阈值λ进行模糊聚类,然后,将相似类中的属性值利用模糊隶属函数模糊化,转化为离散化数据.在此基础上,利用粗糙集理论进行属性约简,然后基于新的近似空间,通过一对近似集合对某一概念近似表示,挖掘出具有一定可信度和支持度的决策规则,有效地实现了对数据的分类和预测.最后通过一个应用实例,证明了此方法的有效性.
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