粗糙集方法及應用研究.pdf

1、粗糙集(RoughSet)理論是20世紀發(fā)展起來的一種新的處理含糊性和不確定性問題的數(shù)學工具，求取高效、快捷的屬性約簡算法是當前該理論研究的主要課題之一。約簡算法是信息系統(tǒng)分析、數(shù)據(jù)挖掘等領域的一種主要方法，有廣泛的應用前景，對它的研究具有重要的理論意義和實用價值。 本文簡明地介紹了粗糙集理論的研究現(xiàn)狀、主要特點和應用領域；全面、系統(tǒng)地介紹了粗糙集理論的基本概念、基本知識和基本方法；重點討論了連續(xù)屬性的離散化、對象的聚類處理、粗

2、糙集的約簡和規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法等粗糙集理論的一些主要方法和關鍵技術。在深入分析、研究的基礎上，提出了一類新的基于Mahalanobis距離的最近鄰中心聚類算法，該算法不僅解決了各屬性間的彼此依賴關系和量綱不同對聚類和離散化帶來的干擾，而且聚類過程不需要預先設定閾值和聚類數(shù)目而自動完成，減少了人的主觀因素影響，具有較高的智能性；同時，在對現(xiàn)行粗糙集約簡算法進行系統(tǒng)分析和比較的基礎上，提出了一種基于屬性頻率函數(shù)的HORAFA-B算法。該算法對每個