基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究学科专业：计算机软件与理论指导教师：祝峰教授作者姓名：王丽娜班学号：200921060270万方数据分类号密级UDC学位论文基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究（题名和副题名）王丽娜(作者姓名)指导教师姓名祝峰教授电子科技大学成都(职务、职称、学位、单位名称及地址)申请学位级别硕士专业名称计算机软件与理论论文提交

2、日期2012.03论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解

3、电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月万方数据摘要摘要目前数据挖掘的方法有很多，本文主要研究了数据挖掘中的粗糙集方法，重点研究了基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。粗糙集在数据挖掘中通常被用于知识的约简，从而进行规则的提取。属性约简是粗糙集

4、理论研究的核心内容之一。本文对传统的基于粗糙集的属性约简算法深入研究的同时进行了改进，并针对大规模数据集的数据挖掘，提出了一种新的属性约简算法。粗糙集理论是一种新的处理模糊和不精确问题的重要数学工具，是一种新的数据挖掘技术。传统的属性约简算法要么空间复杂度比较高，要么约简不够精确，本文提出的新的属性约简算法很好的解决了空间复杂度的问题，适合对数据挖掘中的大表、大文件进行约简，从而得出具体的规则，这是传统的属性约简算法不能做到的。本文的主要研究内容如下：（1）对基于粗糙集的数据挖掘研究现状进行了分析；深入研究了粗糙集相关理论知

5、识和数据挖掘相关技术；将粗糙集与数据挖掘相结合，着重研究了基于粗糙集的数据挖掘模型，对粗糙集在数据挖掘中的应用进行了系统分析。（2）对几种传统的基于粗糙集的属性约简算法进行了深入研究，并分析其各自的优缺点。在此基础上，提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法，并通过实验验证其有效性。（3）针对传统属性约简算法在应用中暴露出的问题，本文借助数据结构中的树型结构建立了多叉树理论，并在此基础上提出了一种新的基于多叉树的属性约简算法。该算法相对于传统属性约简算法来说空间复杂度较低，适合对数据挖掘中的大表、大文件进行约简，从而得出具

6、体的规则，较传统的属性约简算法有很大优势。（4）在UCI中选取三个不同规模的数据集作为测试训练集，通过对两个对比算法进行详细的仿真实验，验证了基于多叉树算法的可行性和有效性。关键词：数据挖掘，粗糙集，属性约简I万方数据ABSTRACTABSTRACTCurrently,therearemanycommonlyuseddataminingmethods,andthisthesismainlystudiestheroughsetsmethodindatamining,andfocusesonthealgorithmsbasedo

7、nroughsetsintheapplicationoftheruleextractionstage.Roughsetsindataminingisusuallyusedforknowledgereduction,toextracttherule.Attributereductionisoneofthecorecontentofroughsettheory.Thisthesisstudiestheattributereductionalgorithmbasedonroughsetsin-depthandputsforward

8、theimprovementmethod.Atthesametime,anewattributereductionalgorithmisproposed.Roughsetstheoryisanewmathematicaltoolthatcandealwiththefuzzyandimpre