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相似文献
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1.
在浩瀚的数据资源中发现并提取有价值的知识是目前数据库、人工智能等学科研究中的共同热点问题.面向属性的归纳是一种广泛使用的特征规则的发掘算法,本文对特征规则挖掘的面向属性归纳方法进行改进,提出了“分类信息库”的概念,给出了基于这种概念的新算法.利用这种算法可以发现很多原方法发现不了的新知识,使特征规则的发现有了更大的实用价值.实例分析表明,该算法能够准确地发现特征规则。  相似文献   

2.
黄红艳  才秀凤 《科技信息》2007,(24):200-201
在浩瀚的数据资源中发现并提取有价值的知识是目前数据库、人工智能等学科研究中的共同热点问题。面向属性的归纳是一种广泛使用的特征规则的发掘算法。  相似文献   

3.
认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,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决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度  相似文献   

4.
由于面向属性归纳在进行属性归纳时难以设置适当的阈值,往往会造成概念提升的结果过于一般化或特殊,为此提出了基于扩展概念格的属性归纳算法.在扩展概念格中进行概念提升实现数据泛化,并根据相应的泛化路径,在相应哈斯图上找到合适的泛化阈值,进而得到较好的属性归纳结果.研究结果表明,基于扩展概念格的属性归纳算法在进行属性归纳过程中保留了完备的信息,减少了属性归纳的计算工作量,并具有直观、简捷的特点.  相似文献   

5.
在属性的高层概念上发现的关联规则为高层关联规则,对基于对象立方体结构的高层关联规则挖掘方法进行了研究.提出了一种挖掘高层关联规则的算法,并用算法进行了实验,得到的关联规则可以为用户提供一些常识性的知识,对高层决策有较大的帮助.  相似文献   

6.
为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题,并利用概念格的偏序特性,提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法.首先对概念格的外延进行量化,得到量化概念格,再根据概念格的哈斯图,采用概念的爬升进行相应的泛化,从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳.与面向属性归纳(AOI)算法相比较,结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳,还能进行多层、多属性的归纳,其属性泛化的路径不是惟一的,并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值,以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果.  相似文献   

7.
认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点。粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论,它作为研究知识发现的新型工具,能严格地处理不精确数据的分类问题,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中。针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究,并介绍了数据集中挖分类规则的基本原理,同时利用RS理论中核和核值的概念,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决策系统的数据挖掘算法,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度。  相似文献   

8.
目的研究合成背景下面向属性概念格的生成。方法面向属性概念格理论。结果由两个简单形式背景的面向属性概念格获得了合成形式背景的面向属性概念理论。结论推广了已知结果,易于获得复杂形式背景的面向属性概念格,从而更有利于知识发现。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
基于粗糙集方法的知识发现   总被引:1,自引:0,他引:1  
属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.  相似文献   

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