| 基于GDT和粗糙集的数据挖掘 |
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| 引用本文： | 赵青杉,王建国.基于GDT和粗糙集的数据挖掘[J].太原师范学院学报(自然科学版),2006,5(1):37-40. |
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| 作者姓名： | 赵青杉 王建国 |
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| 作者单位： | 忻州师范学院,计算机系,山西,忻州,034000 |
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| 基金项目： | 山西省教育厅资助项目;山西省忻州师范学院校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 文章介绍一种基于推广分布表（GDT）和粗糙集的从不确定、不完整数据库中挖掘if—then规则的新方法．GDT是描述离散范畴的概念和实例的概率关系的表，通过使用GDT作为设定的搜索空间，将粗糙集与GDT相结合，可以处理噪声和未知实例．强度较大的if—then规则可以有效地按自底向上逐步增加的方式从大量的、复杂的数据库中获得．
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| 关 键 词： | 粗糙集 规则强度 冲突规则 |
| 文章编号： | 1672-2027（2006）01-0037-04 |
| 收稿时间： | 2005-11-26 |
| 修稿时间： | 2005年11月26 |
Data Mining Based on the GDT and Rough Sets |
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| Zhao Qingshan,Wang Jianguo.Data Mining Based on the GDT and Rough Sets[J].Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition,2006,5(1):37-40. |
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| Authors: | Zhao Qingshan Wang Jianguo |
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| Abstract: | There introduces a new approach for mining if-then rules in databases with uncertainty and incompleteness.The approach is based on the combination of Generalization Distribution Table(GDT) and the Rough Set methodology.A GDT is a table in which the probabilistic relationships between concepts and instances over discrete domains are represented.By using a GDT as a hypothesis search space and combining the GDT with the rough set methodology,noises and unseen instances can be handled,and if-then rules with strengths can be effectively acquired from large,complex databases in an incremental,bottom-up mode. |
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| Keywords: | GDT |
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