【摘 要】
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规则提取是数据挖掘中的主要内容之一,对不完备信息系统的规则提取的研究有助于人们获取更多的有用信息。粗糙集(Rough Set)理论是研究不完整、不确定问题的一种有效的方法,
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规则提取是数据挖掘中的主要内容之一,对不完备信息系统的规则提取的研究有助于人们获取更多的有用信息。粗糙集(Rough Set)理论是研究不完整、不确定问题的一种有效的方法,它具有不需要先验知识,忠实于原始数据的优点。它已被应用于数据挖掘的研究中。将经典粗糙集理论推广到不完备信息系统中,对不完备信息系统中的不可分辨关系进行定义,以推广的粗糙集模型作为研究不完备信息系统规则提取的基础。本文首先提出了在容差关系下的多变量决策树的改进算法,主要是在属性约简中结合了遗传算法,其次给出了基于限制非对称相似关系下的混合决策树的构造方法,以加权平均粗糙度作为选择混合变量检验的属性选择依据,构造混合变量决策树,研究表明构造的新算法是有效的。
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