【摘 要】
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该文以数据预处理阶段中属性子集的选择问题、属性约简问题和连续属性离散化方面 为主要研究内容.在属性子集的选择上,作者提出利用信息熵作为识别相关属性的度量标准.在属性
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该文以数据预处理阶段中属性子集的选择问题、属性约简问题和连续属性离散化方面 为主要研究内容.在属性子集的选择上,作者提出利用信息熵作为识别相关属性的度量标准.在属性约简问题上,提出了结合用户背景知识,以粗糙集合属性重要度为启发式评价函数的求解最佳约简的算法,并针对粗糙集合对数据躁声敏感的弱点,提出了利用不确定信息系统处理有躁声环境中的属性约简问题.连续属性的离散化一直是知识发现领域中被人所忽略的内容,国内也鲜见有与之相关的文章.作者在分析了大量现有的离散方法的基础上,提出一种基于区间相似度的离散化方法,该方法具有简单、直观、适用于大规模数据库的特点.基于以上的研究,作者在WINDOWS 95/98平台上开发了一个面向关系数据库的知识发现原型 系统-K-PRO.该系统主要用于发现分类规则.
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