基于Bayes统计推断的粗糙集数据挖掘方法

分类发现是数据挖掘的一个重要任务,Bayes统计推断是数据挖掘中数据分类的主要方法也是其基础之一。建立在粗糙集基础上。利用概率工具以及Expectation-Maximization思想(RUBIN算法)和Bayes统计推断规则的结合提出了分类的方法和步骤,并给出实例分析,重点是RUBIN算法和Bayes统计推断规则相结合在粗糙集上建立的决策方法。     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

基于粗集不相容系统的膨胀土分类规则提取

分析膨胀土分类的粗糙性, 指出膨胀土分类是一个基于粗糙集的信息不相容决策系统. 针对常规方法容易引起规则失真的不足, 提出将贝叶斯理论和不相容系统决策挖掘相结合来提取膨胀土分类规则： 以膨胀土分类决策系统的可信度为先验概率, 膨胀土试验数据的支持度为后验概率, 计算膨胀土分类规则的条件概率;提取条件概率大于某一阈值的规则;通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则. 实例计算和应用分析结果表明： 采用贝叶斯理论和基于粗糙集的不相容系统决策挖掘相结合的方法有利于基于粗糙集的不相容系统的数据挖掘, 而且为膨胀土分类规则的提取提供了一种切实可行的算法.     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不精确问题的重要数学工具,是一种新的数据挖掘技术。本文主要研究基于粗糙集的数据挖掘的算法在规则提取阶段的应用。     

基于粗糙集的边界分类算法

粗糙集作为数据挖掘工具,主要通过分类数据得到预测型知识,但分类规则过于严格,使得在挖掘带噪音的数据时,挖掘结果可能会损失一些有价值的规则.提出一种带不确定因子的信息系统及相应的分类方法,改进了传统粗糙集的分类方法.     

RBF神经网络迭加粗糙集的数据挖掘算法探讨

报告了数据挖掘技术及算法的现状,研究了粗糙集理论和RBF神经网络的经典模型,比较分析了二者优缺点,为提高数据挖掘算法的准确性,提出了RBF神经网络迭加粗糙集的数据挖掘算法思想,实验数据验证了利用RBF神经网络优化数据,再利用粗糙集来约束和提取规则,可取得良好的数据挖掘效果。