【摘 要】
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数据挖掘是数据库中知识发现的核心.利用粗糙集进行数据挖掘是近年来被采用的一种新的有效方法,但由于传统粗糙集分类方法守于严格,对噪音过分敏感的缺点,使一些本来很有价值
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数据挖掘是数据库中知识发现的核心.利用粗糙集进行数据挖掘是近年来被采用的一种新的有效方法,但由于传统粗糙集分类方法守于严格,对噪音过分敏感的缺点,使一些本来很有价值的规则在噪音的干扰下,不能被抽取出来,一定程度限制了它的应用,该文针对信息的不确定性及数据中存的噪音,提出了改进的粗糙集挖掘模式及相就面向属性的约简算法,基于这种方法使对象的分类更合理,约简更有效,抽取的规则更简洁、可信.
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