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一种基于粗糙集聚类的数据约简算法
引用本文:杨涛,李龙澍. 一种基于粗糙集聚类的数据约简算法[J]. 系统仿真学报, 2004, 16(10): 2195-2197,2200
作者姓名:杨涛  李龙澍
作者单位:1. 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039
2. 安徽大学计算机科学与工程系,合肥,230039
基金项目:国家自然科学基金项目(60273043)
摘    要:针对企业资源优化问题,首先采用了聚类分析的方法对原始数据进行约简,并且去除可疑信息,从而使得数据具有一致性,然后应用粗糙集理论将数据进行定性化分析和约简。通过系统聚类和粗糙集两种方法进行数据约简,使数据得到横向和纵向两个方向上的约简。算法应用于企业资源配置优化处理,取得了良好的效益。

关 键 词:聚类 粗糙集 可疑信息 数据约简
文章编号:1004-731X(2004)10-2195-03

A Data Reduction Algorithm Using Clustering Based on Rough Set Theory
YANG Tao,LI Long-shu. A Data Reduction Algorithm Using Clustering Based on Rough Set Theory[J]. Journal of System Simulation, 2004, 16(10): 2195-2197,2200
Authors:YANG Tao  LI Long-shu
Abstract:To the question of the optimization of the enterprise resources, the study presented in this paper reduces the original data with clustering algorithm firstly, and eliminates the suspicious information, which makes the data consistent. Then the data are made a qualitative analysis and reduced based on rough set theory. The data are reduced in both horizontal and vertical directions by using hierarchical clustering and rough set methods. The favorable economic profit can be obtained by using this algorithm in the process of the optimization of the enterprise resources configuration.
Keywords:clustering  rough set  suspicious information  data reduction
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