【摘 要】
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机器学习与数据挖掘研究组在描述性数据挖掘方向,积累了相当的经验与成果,包括一些成熟的算法.该文的主要工作是在协助研究基础平台下,将研究组的关于描述性数据挖掘部分的研
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机器学习与数据挖掘研究组在描述性数据挖掘方向,积累了相当的经验与成果,包括一些成熟的算法.该文的主要工作是在协助研究基础平台下,将研究组的关于描述性数据挖掘部分的研究成果集成、得以演示,并为后续的研究提供移植性较好的模块以提高工作的继承性及效率.为此,该文首先简要介绍了协助研究基础平台,然后介绍了系统集成用到的理论基础及研究成果——Rough Set理论及三种约简策略,还介绍了用到的技术基础——B/S结构、Visual C++、ATL COM,最后在这些理论与技术的支持下,详细介绍了系统集成的工作.该文以算法分解结构为指导,完成了对基于RS理论的约简算法的各步骤及操作方式的分解、封装成可独立调用的函数接口,各接口间无显式的关联,然后将算法的每个步骤都封装为独立的对象,并运用ATL COM,将算法封装成能供给各种程序、各种语言调用的COM组件,增强了算法实现的价值.
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