【摘 要】
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数据采掘是从数据中识别方法的、新颖的、有潜在价值的、以及最终的可理解的模式的非平凡的过程.粗糙集理论可以直接从给定问题的数据对象集合出发,以上近似、下近似等近似集
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数据采掘是从数据中识别方法的、新颖的、有潜在价值的、以及最终的可理解的模式的非平凡的过程.粗糙集理论可以直接从给定问题的数据对象集合出发,以上近似、下近似等近似集合为基础进行决策分析和推理.基于粗糙集理论的数据采掘的研究是一个新颖而又很有希望的研究方向.该文提出了一个基于粗糙集理论的数据采掘研究框架--RSDM-Frame,其目的是为了规范基于粗糙集理论的数据采掘的研究和设计,同时,以该框架为依据的基于粗糙集理论的数据采掘的研究和设计,同时,以该框架为依据的基于粗糙集理论的数据采掘开发平台可以作为应用系统开发的工具.该框架由四个层次组成:数据收集层、预处理层、模型层和应用层.针对标准粗糙集模型的局限性,该文提出了一种广义的粗糙集模型,其特点是引入了数据对象的权值函数和属性特性函数,使模型能够有效地处理大数据集合、区分数据对象的不同重点程度、吸收问题领域的先验知识、考虑使用者的个人偏好等.
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