粗糙集理论在医学数据挖掘中的应用

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本文首先从医学数据的特点出发,阐述了医学数据挖掘的一般步骤、关键技术和智能化方法.本文主要探讨粗糙集理论在医学数据挖掘中的应用,对粗糙集的基本理论以及基于粗糙集的知识获取的基本概念进行了详细说明.在数据预处理方面,着重探讨了连续属性离散化的问题,并改进了布尔推理和粗糙集理论相结合的离散化算法;在知识约简方面,提出了基于二进制可辨识矩阵的属性约简算法,并通过实验说明改进是成功的;在规则获取方面,初步研究了概率规则的获取算法和预测中规则匹配的问题.本文中所提到的算法在Matlab软件环境下都得到了实现,并且应用于一个医学数据集的示例分析中.
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